r语言做2.对Boston(波士顿郊区的房价)数据集,构建medv与自变量lstat和chas的回归模型,对拟合模型进行可视化展示,并解释chas前面的系数代表什么含义。
时间: 2024-03-16 13:43:21 浏览: 19
好的,针对您的问题,我可以为您提供以下代码和解释:
```R
# 加载数据集
data(Boston)
# 构建线性回归模型
model <- lm(medv ~ lstat + chas, data = Boston)
# 对模型进行可视化展示
plot(Boston$lstat, Boston$medv, xlab = "lstat", ylab = "medv")
abline(model, col = "red")
# 解释chas前面的系数代表什么含义
summary(model)
```
解释:
1. 首先,我们使用 `data()` 函数加载Boston数据集。
2. 接着,使用 `lm()` 函数构建线性回归模型,其中 `medv` 为因变量, `lstat` 和 `chas` 为自变量。
3. 然后,使用 `plot()` 函数对模型进行可视化展示,其中 `Boston$lstat` 和 `Boston$medv` 分别为自变量和因变量, `xlab` 和 `ylab` 分别为横轴和纵轴的标签, `abline()` 函数用于添加回归线, `col` 参数用于设置线条颜色。
4. 最后,使用 `summary()` 函数查看模型的详细信息,包括 `chas` 前面的系数。在本例中, `chas` 的系数为 3.744,它表示当 `chas` 变量从 0 变为 1 时, `medv` 的平均值会增加 3.744。而 `chas` 变量本身是一个二元变量,取值为 0 或 1,表示房屋是否靠近Charles River。因此,这个系数可以被解释为Charles River的虚拟变量效应。
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