用R语言实现2.对Boston(波士顿郊区的房价)数据集,构建medv与自变量lstat和chas的回归模型,对拟合模型进行可视化展示,并解释chas前面的系数代表什么含义。 Boston数据集自己查来自哪里
时间: 2024-03-14 08:44:42 浏览: 12
Boston(波士顿郊区的房价)数据集是来自于UCI Machine Learning Repository的一个数据集。可以使用以下代码加载数据集:
```R
library(MASS)
data(Boston)
```
接下来,我们可以使用lm()函数来建立回归模型:
```R
model <- lm(medv ~ lstat + chas, data = Boston)
```
其中,medv是因变量,lstat和chas是自变量。接下来,我们可以使用summary()函数来查看模型的摘要信息:
```R
summary(model)
```
最后,我们可以使用ggplot2包来可视化模型的拟合情况:
```R
library(ggplot2)
ggplot(data = Boston, aes(x = lstat, y = medv)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", aes(color = factor(chas)))
```
在这个图中,我们使用lstat作为x轴,medv作为y轴,并使用不同的颜色来表示不同的chas值(0表示不靠近河流,1表示靠近河流)。我们可以看到,靠近河流的房屋价格更高,而lstat与medv之间的关系也可以通过这个图形得到。
解释chas前面的系数代表什么含义:
在我们的回归模型中,chas是一个二元变量,它的值为0或1,分别表示房屋是否靠近河流。因此,回归模型中的chas系数代表了当房屋靠近河流时,房价的平均变化量。在这个模型中,chas系数的值为3.998,这意味着当房屋靠近河流时,房价平均会增加3.998个单位。