帮我选择数据利用rstudio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
时间: 2023-08-14 10:04:19 浏览: 45
好的,我们可以选择一个公开可用的数据集来进行回归分析。下面以UC Irvine Machine Learning Repository中的Auto MPG数据集为例来进行回归分析。
首先,我们需要加载必要的包,并读入数据集。
```R
# 加载所需的包
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(lmtest)
library(car)
# 读入数据集
auto_mpg <- read.csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data",
header = FALSE,
sep = "\t",
col.names = c("mpg", "cylinders", "displacement", "horsepower", "weight", "acceleration", "model_year", "origin", "car_name"))
# 数据预处理
auto_mpg <- auto_mpg %>%
mutate(horsepower = as.numeric(gsub("\\?", NA, horsepower))) %>%
filter(!is.na(horsepower))
```
接下来,我们可以使用线性回归模型来建立模型。
```R
# 建立线性回归模型
model1 <- lm(mpg ~ displacement + horsepower + weight, data = auto_mpg)
summary(model1)
```
以上代码中,我们使用lm()函数来拟合线性模型,并使用summary()函数来查看模型的参数估计结果。
接下来,我们需要进行模型诊断和检验。这包括检查残差的正态性、线性性、同方差性和独立性,并进行异常值诊断。我们可以使用各种统计方法和图形来进行这些检验,如正态概率图、残差图、杠杆值图和学生化残差图等。
```R
# 残差诊断
par(mfrow=c(2,2))
plot(model1)
```
以上代码中,我们使用plot()函数来绘制模型的残差图、QQ图、杠杆值图和学生化残差图。
如果我们发现模型存在问题,我们可以进行模型改进。这可以包括添加非线性项、交互作用项或使用广义线性模型等。我们还可以使用逐步回归或岭回归等技术来选择最佳自变量。
```R
# 模型改进
model2 <- lm(mpg ~ displacement + horsepower + weight + I(weight^2), data = auto_mpg)
summary(model2)
# 逐步回归
step_model <- stepAIC(model1, direction="both")
summary(step_model)
```
以上代码中,我们使用了一个包含二次项的线性回归模型,以及使用逐步回归选择最佳自变量的方法。
最后,我们可以使用模型来进行预测和解释。我们可以使用predict()函数来预测新数据点的响应,并使用coef()函数来解释模型参数的含义。
```R
# 模型预测
new_data <- data.frame(displacement = c(200, 300, 400), horsepower = c(100, 150, 200), weight = c(3000, 3500, 4000))
predict(model2, newdata = new_data)
# 模型解释
coef(model2)
```
以上代码中,我们使用predict()函数来预测新数据点的响应,并使用coef()函数来解释模型参数的含义。
希望这个例子对您有所帮助!