把R语言自带的数据state.x77赋值给变量a。代码怎么写

时间: 2024-02-21 12:02:14 浏览: 97
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plotMElm:R包，用于绘制从线性模型估计的相互作用的边际效应

可以写成以下形式： ```R a <- state.x77 ``` 这行代码将会把R语言自带的数据集`state.x77`赋值给变量`a`。
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2．提取数据集state.x77前15行数据，做出人口和收入的散点图，作图要求：←(1）分别添加横纵坐标轴标签为Population和Incomer (2）点用黑色的实心点，将各州的名称标注在每个点右方（蓝色，粗斜体）+(3）用红色圆圈标出收入最高的点＋

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states <- data.frame(state.region, state.x77) # Select states of interest selected_states ("Alabama", "Alaska", "Arizona", "Arkansas", "California", "Colorado", "Connecticut", "Delaware", "Florida...

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1. 将state.x77转化为数据框，并完成基本描述： R # 转化为数据框 state.df <- as.data.frame(state.x77) # 查看数据框的基本信息 summary(state.df) 2. 给出协方差矩阵和相关系数矩阵： R # 协方差...

state.x77是datasets包中的一个数据集，由50行8列数据构成，描述了美国50个州的一些基本情况，包括：人口数目，人均收入，受教育程度，预期寿命，谋杀率，高校毕业生数，一年中的平均低温天数，面积。具体情况参考help 1.这是一个矩阵形式的数据，请将其转化为数据框。并完成基本描述； 2.给出协方差矩阵和相关系数矩阵； 3.给出p-value矩阵，并说明哪些相关系数是显著的； 4.创建一个多元回归模型l1，用其他列的数据来预测谋杀率（全模型）； 5.使用逐步回归法找出一个相对好的回归模型l2（选模型）； 6.用文字说明l1和l2的区别，并比较模型的差异好坏等方面； 7.（附加题）聪明的你发现这样的l2或许仍然不是最好的模型，请说明为什么不好（可能的理由包括：不符合回归的基本假设，逐步回归准则，数据自身的问题等） 8.（附加题）现在你可以自己发挥想象，根据你写的原因来写一个更好的多元回归模型用于预测谋杀率（提示：加权最小二乘，取log，去极端值，加入非线性变量，使用BIC等其他准则，etc）

1. 将state.x77转换为数据框并完成基本描述： r df <- as.data.frame(state.x77) summary(df) 输出结果： Population Income Illiteracy Life Exp Murder Min. : 365000 Min. : 3098 Min. :0.5000 ...

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