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编程问答

R语言 线性回归

發(fā)布時(shí)間:2025/3/14 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 R语言 线性回归 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

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0 引言

?  初學(xué)者,對(duì)于一些運(yùn)行結(jié)果不是很清楚,所以看了一些課本和資料,這里做一個(gè)記錄而已。

1 線性回歸模型的結(jié)果分析

  結(jié)果的解釋:

“call”:指出線性回歸的公式

“Residuals”:之處從實(shí)際數(shù)據(jù)觀測(cè)的殘差

“Cofficients”:顯示模型系數(shù),以及系數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性

“R-squarted”:判決系數(shù)與調(diào)整的判決系數(shù),用于刻畫模型對(duì)數(shù)據(jù)分散的解釋程度

“F”:表示模型的統(tǒng)計(jì)意義

?2 自變量評(píng)估

  下面是對(duì)自變量的評(píng)估:

  

“Estimate”:用于顯示截距與系數(shù)的推測(cè)值。這里是V4=2.317699--0.015446*V1--0.024233*V2

“Pr(>|t|)”:顯示p-value,通過t分布判斷各變量的顯著程度。此時(shí),V1、V2均遠(yuǎn)小于0.05,否定零假設(shè)。

3 判定細(xì)數(shù)與F統(tǒng)計(jì)量

  下面是判定系數(shù)的評(píng)估:

F統(tǒng)計(jì)量使用F分布檢驗(yàn)MSR/MSE的比率,也用于查看V4=b1+b2*V1+b3*V2+e與V4=b1+e的殘差平方和差異的顯著程度。即檢驗(yàn)“H0:b1=0,b2=0、H1:b1、b2不等于0”的結(jié)果。

4 方差分析及模型間比較

  顯示模型F統(tǒng)計(jì)量:

?

完整模型與簡(jiǎn)化模型的比較:

從結(jié)果看,F統(tǒng)計(jì)量為272.47,P值很小,說明兩個(gè)模型之間有顯著差異,即V1、V2列是有意義的解釋變量。

5 模型診斷圖形

  可直接plot()函數(shù)畫圖,也可畫表述更清楚的圖。這里該函數(shù)會(huì)顯示四種圖(實(shí)際有6種),不做詳細(xì)解釋。

總結(jié)

  學(xué)習(xí)在于積累。importance(堅(jiān)持)>importance(努力)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的R语言 线性回归的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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