对Boston房价数据去除掉chas变量之后做回归分析,进行回归诊断,采用合适的方法进行变量选择。
时间: 2024-04-13 15:30:11 浏览: 31
好的,为了进行回归分析和变量选择,我们将使用去除了chas变量的Boston房价数据集。以下是对应的步骤:
1. 加载必要的R包并加载Boston房价数据集:
```R
library(MASS) # 加载MASS包
data(Boston) # 加载Boston房价数据集
```
2. 去除chas变量:
```R
boston_data <- Boston[, !(names(Boston) %in% "chas")] # 去除chas变量
```
3. 划分数据集为训练集和测试集:
```R
set.seed(123) # 设置随机种子以保持结果可复现
train_index <- sample(1:nrow(boston_data), 0.7 * nrow(boston_data)) # 随机选择70%的样本作为训练集
train_data <- boston_data[train_index, ] # 训练集数据
test_data <- boston_data[-train_index, ] # 测试集数据
```
4. 拟合线性回归模型并进行回归诊断:
```R
lm_model <- lm(medv ~ ., data = train_data) # 拟合线性回归模型
# 进行回归诊断
par(mfrow = c(2, 2)) # 设置图形布局为2行2列
# 残差图
plot(lm_model, which = 1)
# 正态Q-Q图
plot(lm_model, which = 2)
# 标准化残差与预测值图
plot(lm_model, which = 3)
# 杠杆值图
plot(lm_model, which = 5)
```
在回归诊断中,我们绘制了四个常见的图形:残差图、正态Q-Q图、标准化残差与预测值图以及杠杆值图。这些图形可以帮助我们评估模型的假设和诊断异常值、异常观测和影响点。
5. 使用合适的方法进行变量选择。在这里,我们仍然使用逐步回归方法来选择变量:
```R
step_model <- step(lm_model, direction = "both", trace = 0) # 使用逐步回归进行变量选择
summary(step_model) # 输出选择后的模型摘要信息
```
在上述代码中,我们使用`step`函数来进行逐步回归。通过设置`direction = "both"`,我们同时进行向前和向后的变量选择。`trace = 0`参数用于禁止输出每一步的信息。最后,我们使用`summary`函数来输出选择后的模型的摘要信息。
通过进行回归诊断和变量选择,我们可以评估模型的拟合情况、检查模型的假设,并选择与因变量最相关的自变量子集。
希望这对您有所帮助!如有任何进一步的问题,请随时提问。
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