R语言一元稳健回归代码

好的，以下是R语言一元稳健回归的代码：

library(MASS)
fit <- rlm(y ~ x, data = mydata)
summary(fit)

其中，`y`和`x`分别代表因变量和自变量，`mydata`是数据集名称。`rlm()`函数是稳健回归函数，`summary()`函数用于输出回归结果的摘要信息。

相关问题

R语言一元线性回归参数估计

R语言中可以使用lm()函数进行一元线性回归参数估计。lm()函数的基本语法如下：

model <- lm(formula, data)

其中，`formula`是一个公式，用来描述回归模型的形式，一元线性回归的公式通常为`y ~ x`，表示因变量y与自变量x之间的关系。`data`是一个数据框，包含了因变量和自变量的观测值。

lm()函数返回一个线性回归模型对象，可以通过summary()函数查看模型的详细结果，包括参数估计值、标准误差、t值、p值等。

下面是一个示例：

# 创建一个数据框
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5),
                   y = c(2, 4, 6, 8, 10))

# 进行一元线性回归
model <- lm(y ~ x, data)

# 查看模型结果
summary(model)

该示例中，使用了一个包含了x和y两个变量的数据框data。然后使用lm()函数进行一元线性回归，拟合了一个模型。最后使用summary()函数查看模型结果。

R语言一元线性回归案例

以下是一个基于R语言的一元线性回归案例：

假设我们有一组数据，其中x表示广告费用，y表示销售额。我们想要建立一个线性回归模型，来预测广告费用对销售额的影响。

首先，我们需要导入数据集并进行可视化分析：

# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 绘制散点图
plot(data$x, data$y, main="Scatterplot", xlab="Advertising Cost", ylab="Sales")

接下来，我们可以使用lm()函数来拟合线性回归模型：

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data=data)

# 输出模型摘要
summary(model)

模型摘要将会输出模型的各项指标，包括R-squared值、系数估计值、标准误差、t值、p值等等。

最后，我们可以使用predict()函数来进行预测：

# 进行预测
newdata <- data.frame(x=100)
predict(model, newdata)

这里我们预测了广告费用为100时的销售额。