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）。

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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。