r语言稳健ols回归代码
时间: 2023-11-13 20:53:24 浏览: 50
在R语言中进行稳健的OLS回归,可以使用`rlm()`函数来实现。`rlm()`函数是MASS包中的一个函数,它基于Huber M-估计方法来估计回归系数。
下面是一个示例代码,在该代码中,我们使用`lm()`函数来进行普通最小二乘回归,然后使用`rlm()`函数来进行稳健最小二乘回归:
```R
library(MASS)
# 普通最小二乘回归
lm_model <- lm(y ~ x1 + x2, data = your_data)
# 稳健最小二乘回归
rlm_model <- rlm(y ~ x1 + x2, data = your_data)
```
在上面的代码中,`your_data`是你的数据框名字,`y`是因变量名字,`x1`和`x2`是自变量的名字。
这样就可以使用`lm_model`和`rlm_model`对象来获取普通和稳健OLS回归的结果了。
相关问题
对data进行ols回归的代码 r语言
下面是一个使用R语言进行OLS回归的代码示例:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 进行OLS回归
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data)
# 查看回归结果
summary(model)
```
其中,`data.csv`是数据文件的名称,`y`是因变量的名称,`x1`、`x2`和`x3`是自变量的名称。`model`是回归模型,`summary(model)`可以查看回归结果的详细信息,包括模型拟合度、自变量的系数和显著性等。
用R语言计算OLS回归结果的MAE
以下是用R语言计算OLS回归结果的MAE的示例代码:
```r
# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")
# 运行OLS回归
model <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data)
# 预测值
y_pred <- predict(model, data)
# 计算MAE
mae <- mean(abs(y_pred - data$Y))
print(mae)
```
其中,`data.csv`是包含自变量和因变量的数据集。`Y`是因变量,`X1`、`X2`和`X3`是自变量。运行OLS回归后,使用`predict()`函数计算出预测值,然后计算预测值与实际值之间的绝对误差的平均值,即可得到MAE。