多元非线性回归模型r语言

多元非线性回归模型在R语言中可以使用lm函数进行建模。例如，可以使用lm函数进行高阶多项式拟合、对数拟合等。对于高阶多项式拟合，可以使用poly函数对自变量进行多项式转换，然后使用lm函数建立回归模型。例如，可以使用以下代码进行高阶多项式拟合：

mfit5 <- lm(medv ~ poly(lstat, 5))

同样地，对于对数拟合，可以使用log函数对自变量进行转换，然后使用lm函数建立回归模型。例如，可以使用以下代码进行对数拟合：

logfit <- lm(medv ~ log(rm), data = Boston)

在建立回归模型之后，可以使用summary函数查看模型的统计信息，如参数估计值、标准误差、显著性水平等。例如，可以使用以下代码查看模型的统计信息：

summary(mfit5)
summary(logfit)

此外，还可以进行回归诊断来评估模型的合适性。常见的回归诊断方法包括检验残差的正态性、绘制残差图等。例如，可以使用shapiro.test函数检验残差的正态性，使用plot函数绘制残差图。以下是一些示例代码：

y <- residuals(lm.fit)
y2 <- rstandard(lm.fit)
shapiro.test(y)
plot(y2 ~ y1, ylab="残差")
abline(h=2)
abline(h=-2)

如果残差近似满足正态性，且不呈趋势，并且点分布在[-2，2]内，则可以认为模型合适。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab多元非线性回归教程.docx](https://download.csdn.net/download/apple_51426592/85741923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言中lm函数构建线性和非线性回归模型](https://blog.csdn.net/weixin_69652071/article/details/126697700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]