用r语言代码解决以下问题请分析MASS包里面的Boston数据集，想要研究该地区的房价价格中位数（medv）与其他影响因素的关系。 利用最优子集法、向前逐步选择法和向后逐步选择法找出一些房屋价格medv的因素，比较一下这些方法找出的影响因素。（选择标准基于调整的R2,Cp和BIC准则，分别在这三个标准下分析）

好的，以下是用 R 语言代码解决这个问题的步骤：

首先，我们需要加载 MASS 包中的 Boston 数据集：

library(MASS)
data(Boston)

然后，我们可以用 summary() 函数来查看 Boston 数据集的基本情况：

summary(Boston)

现在我们可以开始进行最优子集法、向前逐步选择法和向后逐步选择法来找出一些房屋价格 medv 的因素。我们将使用 regsubsets() 函数来进行这些分析：

library(leaps)

# 最优子集法
regfit.full <- regsubsets(medv ~ ., data = Boston, nvmax = 13)
summary(regfit.full)

# 向前逐步选择法
regfit.fwd <- regsubsets(medv ~ ., data = Boston, nvmax = 13, method = "forward")
summary(regfit.fwd)

# 向后逐步选择法
regfit.bwd <- regsubsets(medv ~ ., data = Boston, nvmax = 13, method = "backward")
summary(regfit.bwd)

在这些分析中，我们设定了最大变量数为 13，因为 Boston 数据集中有 13 个自变量。通过 summary() 函数，我们可以得到每种方法的结果，包括每个变量在模型中的显著性、模型的拟合优度等信息。

最后，我们需要比较这些方法找出的影响因素，以调整的 R^2、Cp 和 BIC 为比较标准。我们可以用 plot() 函数来绘制每个指标的变化情况：

par(mfrow = c(2,2))
plot(regfit.full, scale = "r2")
plot(regfit.full, scale = "Cp")
plot(regfit.full, scale = "bic")

对于向前逐步选择法和向后逐步选择法，我们可以使用 regsubsets() 函数返回的对象中的 rsq、cp 和 bic 属性来绘制同样的图形，比如：

par(mfrow = c(2,2))
plot(regfit.fwd$rsq, xlab = "Number of Variables", ylab = "Adjusted R^2", type = "l")
plot(regfit.fwd$cp, xlab = "Number of Variables", ylab = "Cp", type = "l")
plot(regfit.fwd$bic, xlab = "Number of Variables", ylab = "BIC", type = "l")

这些图形将帮助我们比较每个方法的表现，以及找出最佳模型的变量数量和组成。

希望这个解答能够帮到你。