r语言线性拟合r平方
时间: 2024-01-29 21:03:13 浏览: 32
在R语言中,可以使用lm函数来构建简单线性回归模型并拟合回归直线。通过方差分析,可以按照变异的来源将结果变量的自由度、平方和和平均平方和进行分解。然后,可以使用回归平方和与总的平方和来计算R方指标,也称为决定系数。R方指标表示回归模型对观测数据的拟合程度,其值介于0和1之间。
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相关问题
R语言一元线性回归拟合
一元线性回归是一种统计学方法,用于建立一个因变量和一个自变量之间的线性关系模型。在R语言中,可以使用lm()函数进行一元线性回归拟合。下面是一个简单的例子:
假设我们有一个数据集,包含了一个因变量y和一个自变量x:
```
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 5, 4, 5)
```
我们可以使用lm()函数进行拟合,代码如下:
```
fit <- lm(y ~ x)
```
其中,y ~ x表示y是因变量,x是自变量。拟合结果存储在fit中。
我们可以使用summary()函数查看拟合结果:
```
summary(fit)
```
输出结果如下:
```
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
1 2 3 4 5
-0.200 0.400 -0.400 0.400 -0.200
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.4000 0.4899 2.857 0.0477 *
x 0.6000 0.1843 3.255 0.0344 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.4899 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7333, Adjusted R-squared: 0.6
F-statistic: 5.333 on 1 and 3 DF, p-value: 0.03438
```
其中,Estimate表示回归系数的估计值,Std. Error表示标准误差,t value表示t值,Pr(>|t|)表示p值。Residual standard error表示残差标准误差,Multiple R-squared表示多重R平方,Adjusted R-squared表示调整后的R平方,F-statistic表示F值,p-value表示p值。
我们可以使用plot()函数绘制拟合结果的散点图和回归直线:
```
plot(x, y)
abline(fit, col = "red")
```
其中,abline()函数用于绘制回归直线,col参数指定颜色。运行结果如下图所示:
![image](https://user-images.githubusercontent.com/57699762/135748753-398d8a69-fb5a-46f6-8c09-c8a1ecf9d9b5.png)
r语言glm 拟合优度检验
在R语言中,使用glm函数可以进行广义线性模型的拟合。拟合优度检验是用来评估拟合模型的好坏程度,基本思想是比较观测值与拟合值的差异。根据具体的模型类型,拟合优度检验的方法也有所不同。
对于二项式回归模型,可以使用deviance检验来评估拟合优度。具体方法是计算拟合模型的残差信息准则(Deviance),然后与满足最坏情况下的残差信息准则(Null Deviance)进行比较。如果拟合模型的Deviance明显小于Null Deviance,说明拟合模型相较于最坏情况具有较好的拟合。
对于泊松回归模型,可以使用对数似然比检验来进行拟合优度检验。具体方法是计算拟合模型的对数似然比(log-likelihood ratio),然后与零值模型的对数似然比进行比较。如果拟合模型的对数似然比显著大于零值模型的对数似然比,说明拟合模型相较于零值模型具有显著的拟合优度。
对于高斯回归模型,可以使用残差平方和来评估拟合优度。即计算拟合模型的残差平方和(Residual sum of squares,RSS),然后与总变异的平方和进行比较。如果拟合模型的残差平方和与总变异相比较小,说明拟合模型具有较好的拟合。
在R语言中,可以使用anova函数来进行拟合优度检验。参数中传入的是拟合模型和零值模型,然后根据不同的模型类型,使用不同的方法进行拟合优度检验。最终会输出拟合优度p值,根据p值的大小来判断拟合模型的优度。
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