R语言用普通线性模型回归分析NCAAfootball
时间: 2023-09-16 18:06:36 浏览: 46
可以使用R语言中的lm()函数来进行普通线性模型回归分析NCAAfootball。以下是一个简单的示例,演示如何使用lm()函数来预测NCAAfootball的得分。
首先,我们需要加载相关的数据集。假设我们已经有了一个名为“NCAAfootball”的数据集。
``` r
data(NCAAfootball)
```
接下来,我们可以使用lm()函数来拟合一个线性回归模型,以预测NCAAfootball得分。假设我们想要使用“得分差”、“总进攻码数”和“总防守码数”这三个变量来预测得分。我们可以使用以下代码:
``` r
model <- lm(Score ~ ScoreDiff + TotalOffensiveYards + TotalDefensiveYards, data = NCAAfootball)
```
这将拟合一个普通线性模型,并将其存储在名为“model”的对象中。现在,我们可以使用summary()函数来查看模型的摘要统计信息:
``` r
summary(model)
```
这将显示模型的摘要统计信息,包括R平方、拟合的系数、标准误差和P值。
最后,我们可以使用predict()函数来预测新数据点的得分:
``` r
new_data <- data.frame(ScoreDiff = 10, TotalOffensiveYards = 400, TotalDefensiveYards = 300)
prediction <- predict(model, newdata = new_data)
```
这将使用我们之前拟合的模型来预测一个新数据点的得分。在这个例子中,我们假设得分差为10,总进攻码数为400,总防守码数为300。预测结果将存储在名为“prediction”的对象中。