R语言回归分析实践：线性模型与数据探索

该资源是关于R语言进行回归分析的一个实例教程，包含了具体的R代码，以及数据探索和分析的方法。教程中提到了线性模型的基本假定，如何读取和处理数据，以及如何通过可视化手段进行初步的数据探索，如直方图、箱型图、密度图、正态概率图等。此外，还展示了如何检查序列相关性和绘制时间序列图及自相关函数图。 在回归分析中，线性模型的基本假定包括： 1. 线性关系：因变量与自变量之间存在线性关系。 2. 常数方差（同方差性）：误差项的方差是常数，不受自变量的影响。 3. 零均值：误差项的期望值为零，即E(ε|X) = 0，意味着回归线应该通过Y的均值。 4. 多维正态分布：误差项服从多维联合正态分布。 5. 误差项独立：误差项之间相互独立，不存在自相关性。 在实际分析中，首先需要读取数据。这里使用`read.csv()`函数从指定路径读取CSV文件。接着，通过探索性数据分析（EDA）了解数据特性。对于连续型变量，可以绘制直方图、箱型图、分布密度图和正态概率图，以检查数据分布是否接近正态。对于离散型变量，可以使用`table()`函数计算分布频数并绘制条形图。 为了研究序列相关性，可以绘制时间序列图和自相关函数图。教程中定义了两个函数`eda.shape()`和`eda.ts()`，分别用于绘制上述图形。这两个函数利用`par()`来调整图形布局和边距，使得多个图形可以在同一页面显示。 在数据探索后，发现身高（Height）的分布接近正态，且没有明显异常点。接着，通过`pairs()`函数画出体重（Weight）、身高（Height）和年龄（Age）之间的散点图阵，以查看变量间的关联性。此处发现身高和体重之间存在明显的线性相关关系。 对于分类变量，如性别（Sex），可以进一步研究它与其他数值型变量之间的关系，这通常可以通过分组或构建交互项来进行。在R中，可以使用条件均值图或分组后的线性模型来探究这种关系。 这个R语言实例教程详细介绍了回归分析的步骤，包括数据预处理、探索性数据分析和模型建立，适合初学者和进阶者学习。通过实践这些代码，读者可以加深对R语言和统计分析的理解，提高数据分析能力。