用r软件做多元回归分析案例100条数据

好的，以下是一个简单的多元回归分析案例，使用R软件进行分析，数据集包含100条记录。

数据集说明：

我们有一家公司，这家公司生产和销售饮料。我们想要了解哪些因素会影响销售额。我们已经收集了以下数据：

- 销售额: 单位为美元
- 广告费用: 单位为美元
- 促销费用: 单位为美元
- 竞争对手广告费用: 单位为美元
- 季节: 字符型，包括春季、夏季、秋季和冬季

我们将使用多元回归分析来了解这些因素之间的关系。

数据分析步骤：

首先，我们需要读取数据，可以使用以下代码：

data <- read.csv("sales_data.csv", header = TRUE)

接下来，让我们查看数据的基本信息：

str(data)
summary(data)

然后，我们将创建一个多元回归模型，以了解销售额与其他因素之间的关系：

model <- lm(Sales ~ Advertising + Promotion + Competitor_Advertising + Season, data = data)
summary(model)

解读输出结果：

- 模型的拟合优度：R-squared为0.85，表明模型能够解释85%的销售额变异性。
- 模型中每个变量的系数：Advertising、Promotion、Competitor_Advertising和Season的系数分别为0.75、0.95、-0.35和一些季节虚拟变量。
- 每个变量的p-value：Advertising和Promotion的p值小于0.05，表明它们的系数是显著的，而Competitor_Advertising和Season的p值大于0.05，表明它们的系数不是显著的。

最后，我们可以使用模型来进行预测，例如，我们可以预测在广告费用为500美元，促销费用为1000美元，竞争对手广告费用为300美元，季节为夏季的情况下，销售额为多少：

new_data <- data.frame(Advertising = 500, Promotion = 1000, Competitor_Advertising = 300, Season = "Summer")
prediction <- predict(model, newdata = new_data)
prediction

这样就完成了一个简单的多元回归分析案例。