R语言代码:绘制线性无关的预测变量X1,X2,...Xp的散点图矩阵
时间: 2024-06-12 11:06:26 浏览: 17
要绘制线性无关的预测变量X1,X2,...Xp的散点图矩阵,可以使用R语言中的ggpairs函数。该函数可以生成一个矩阵,其中每个图都是两个变量之间的散点图。下面是一个示例代码:
```R
library(GGally)
# 创建一个包含4个变量的数据框
data <- data.frame(x1 = rnorm(100), x2 = rnorm(100), x3 = rnorm(100), x4 = rnorm(100))
# 绘制散点图矩阵
ggpairs(data, columns = 1:4, lower = list(continuous = "points"), diag = list(continuous = "density"), upper = list(continuous = "blank"))
```
在上面的代码中,我们首先加载了GGally包。然后,我们创建了一个包含4个变量的数据框,并将其传递给ggpairs函数。在ggpairs函数中,我们指定要绘制的列(即变量)的索引,然后使用lower,diag和upper参数指定要绘制的图的类型。在此示例中,我们指定要绘制散点图和密度图,并将上三角区域留空。运行上面的代码将生成一个散点图矩阵,其中每个图都显示了两个变量之间的关系。
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R语言代码:绘制线性无关的预测变量X1,X2,...Xp的散点图矩阵图
使用R语言中的ggpairs函数可以绘制线性无关的预测变量X1,X2,...Xp的散点图矩阵图,示例代码如下:
```r
library(GGally)
# 生成随机数据
set.seed(123)
data <- data.frame(X1 = rnorm(100), X2 = rnorm(100), X3 = rnorm(100))
# 绘制散点图矩阵图
ggpairs(data)
```
运行以上代码,即可生成包含X1,X2,X3三个预测变量的散点图矩阵图。如果有更多的预测变量,只需将其加入到数据框中即可。
多元线性回归模型最小二乘法以及RMSE计算和预测结果与实际值的散点图matlab代码
下面是多元线性回归模型最小二乘法以及RMSE计算和预测结果与实际值的散点图Matlab代码:
```matlab
% 假设有3个自变量和1个因变量
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]';
x2 = [2, 3, 4, 5, 6]';
x3 = [3, 4, 5, 6, 7]';
y = [6, 7, 9, 10, 12]';
% 构建设计矩阵X
X = [ones(5,1), x1, x2, x3];
% 计算模型参数beta
beta = (X' * X) \ X' * y;
% 计算预测值和实际值的RMSE
y_pred = X * beta;
rmse = sqrt(mean((y - y_pred).^2));
% 绘制预测值和实际值的散点图
scatter(y, y_pred);
hold on;
plot(y, y);
xlabel('Actual Y');
ylabel('Predicted Y');
title('Scatter Plot of Predicted Y and Actual Y');
```
需要注意的是,这里的设计矩阵X中第一列是全1向量,是为了计算截距项而添加的。在实际应用中,可能需要对自变量进行标准化处理,以防止不同变量的量纲差异对模型参数产生影响。
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