《统计学习导论》Chapter3&4实验答案详解：R语言应用与回归分析

《统计学习导论——基于R应用》的第3章和第4章提供了丰富的实践经验和案例分析，主要关注于R软件在统计学习中的应用。以下是章节3和4的部分内容概要： 第3章实验答案解析： 1. **问题8**：本题要求分析一个回归模型的残差分布。回归模型为 mpg = β0 + β1*horsepower + u，其中mpg是因变量，horsepower是自变量。R软件结果显示，残差序列具有以下特征： - 最小值和最大值分别为-13.571和16.924。 - 分位数（25%, 50%, 75%）分别为-3.2592, -0.3435, 和2.763。 - 残差标准误差为4.906，自由度为390。 - 回归模型的参数估计值表明截距项为39.9359，斜率为-0.1578，它们的标准误分别为0.7175和0.0064。 - 拟合优度（R²）为0.6059和调整后的R²为0.6049，显示模型有较好的拟合效果。 - 回归系数的显著性检验发现β1（horsepower的系数）在0.1%的显著性水平下显著不等于0，这意味着horsepower对mpg有统计学意义。 2. **问题14**：针对回归模型，进行了单个参数的显著性检验，即horsepower的系数。通过t检验，发现其系数的估计值24.49与零的差异显著，拒绝了原假设，表明horsepower对mpg有显著的负相关性。 第4章实验： 1. **问题10**：此处可能涉及另一个回归分析或机器学习任务，具体内容未提供，但通常第四章可能会探讨更复杂的模型和方法，如交叉验证、模型选择或不同类型的预测算法。 2. **问题11**：第4章的某个问题可能涉及对数据集或模型性能的深入讨论，可能涉及到特征工程、模型评估指标等。 附录提供了R代码片段，用于执行和解释这些实验。读者可以通过查看这些代码理解实际操作步骤，并将理论知识应用于实践中。无论是基础的线性回归还是更高级的统计学习技术，这本书都提供了丰富的实例来帮助读者理解和掌握统计学习方法。 总结来说，这个资源是《统计学习导论》一书的配套练习，通过R语言实践，帮助读者巩固和应用所学的统计分析技能，包括模型构建、检验和优化，以及使用R进行实际数据分析。