2.自选数据利用R语言完成回归分析(模型建立、模型参数估计、模型检验与诊断、异常值诊断、模型改进、自变量选择等)。
时间: 2023-08-09 12:10:18 浏览: 114
R语言与回归分析
好的,那我就给您提供一个简单的例子来说明如何在R语言中进行回归分析。
我们使用mtcars数据集,这是一个内置的数据集,它记录了32个不同品牌汽车的性能指标,包括mpg(每加仑英里数)、cyl(气缸数)、disp(排量)、hp(马力)、drat(后桥齿轮比)、wt(重量)等等。
下面是读入mtcars数据集的代码:
```r
data(mtcars)
```
接下来,我们可以先用散点图来看一下mpg和hp之间的关系:
```r
plot(mtcars$hp, mtcars$mpg)
```
然后,我们可以建立一个简单线性回归模型,使用mpg作为响应变量,hp作为自变量:
```r
model <- lm(mpg ~ hp, data = mtcars)
```
建立模型之后,我们可以使用summary()函数来查看模型的参数估计结果:
```r
summary(model)
```
接下来,我们可以进行模型检验和诊断。常见的方法包括残差分析、Q-Q图、杠杆值分析等等。这里我们可以画出残差图来检验模型的拟合效果:
```r
plot(model, which = 1)
```
如果残差图中没有明显的模式和趋势,说明模型的拟合效果较好。
我们还可以使用outlierTest()函数来检测异常值:
```r
outlierTest(model)
```
最后,如果模型的拟合效果不理想,我们可以尝试改进模型。常见的方法包括添加交互项、使用多项式回归、选择不同的自变量等等。如果需要选择自变量,我们可以使用step()函数来进行逐步回归:
```r
step(model)
```
以上是一个简单的回归分析的例子。在实际应用中,我们需要根据具体问题来选择合适的模型和方法。
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