在Python中有没有一种方法可以在线性回归分析中获得分布残差？

在Python中，可以使用statsmodels库来进行线性回归分析，并获得分布残差。statsmodels是一个强大的统计分析库，提供了丰富的统计模型和方法。

要获得线性回归模型的分布残差，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

1. 准备数据，包括自变量X和因变量y。假设X是一个n行m列的矩阵，y是一个n行1列的向量。
2. 添加常数列到X中，以便拟合截距：

X = sm.add_constant(X)

1. 使用OLS（Ordinary Least Squares）方法拟合线性回归模型：

model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

1. 获得残差：

residuals = results.resid

在这里，residuals是一个n行1列的向量，包含了线性回归模型的分布残差。

线性回归模型的分布残差可以用于评估模型的拟合程度和检查模型的假设是否成立。可以通过绘制残差图、QQ图等来进行可视化分析。

关于statsmodels库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品介绍链接地址：statsmodels库介绍。