R语言:导入数据拟合Y关于前三个预测变量X1、X2、X3的线性模型,新引入预测变量X4,绘制添加变量图
时间: 2024-05-21 21:11:05 浏览: 8
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 拟合线性模型
model <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data=data)
# 新引入预测变量X4
model2 <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data=data)
# 绘制添加变量图
par(mfrow=c(2,2))
plot(model)
plot(model2)
par(mfrow=c(1,1))
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R语言:导入数据,回归拟合,预测新的15个数据
假设你要导入一个名为data.csv的数据文件,并对其中的x和y变量进行简单线性回归拟合,然后预测新的15个数据,下面是一个可能的R语言代码:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 简单线性回归拟合
model <- lm(y ~ x, data=data)
# 预测新的15个数据
new_x <- seq(from=min(data$x), to=max(data$x), length.out=15)
new_y <- predict(model, newdata=data.frame(x=new_x))
```
解释一下代码:
1. `read.csv("data.csv")` 用来导入名为data.csv的数据文件。
2. `lm(y ~ x, data=data)` 用来对数据中的y变量和x变量进行简单线性回归拟合,并将拟合结果保存到model对象中。
3. `seq(from=min(data$x), to=max(data$x), length.out=15)` 用来生成一个15个数据的序列,其中第一个数据为x变量中的最小值,最后一个数据为x变量中的最大值。
4. `predict(model, newdata=data.frame(x=new_x))` 用来根据拟合结果model和新的15个数据进行预测,将预测结果保存到new_y对象中。
请注意,上面的代码仅作为示例,实际使用中需要根据具体情况进行修改和调整。
R语言:绘制Y对X1,X2,X3回归模型的DFITS,请给出具体代码
以下是绘制Y对X1、X2、X3回归模型的DFITS的R语言代码:
```r
# 假设你已经拟合了一个回归模型,存储为“model”
# 计算模型的帽子矩阵
H <- hat(model)
# 计算模型的DFITS
DFITS <- dfits(model)
# 绘制Y对X1、X2、X3的回归模型的DFITS
plot(DFITS ~ X1, data = mydata, xlab = "X1", ylab = "DFITS")
plot(DFITS ~ X2, data = mydata, xlab = "X2", ylab = "DFITS")
plot(DFITS ~ X3, data = mydata, xlab = "X3", ylab = "DFITS")
```
其中,mydata是存储数据的数据框。