R语言异常点处理后的线性回归模型诊断

本文档主要介绍了如何使用R语言进行回归分析，特别是针对异常值处理后的拟合模型诊断。首先，R语言是一种强大的统计分析和绘图工具，它起源于贝尔实验室开发的S语言，并且R-PLUS是S语言的一种实现。R语言的安装和运行涉及从官方网站下载安装程序，以及通过菜单或命令方式安装和管理R程序包。对于新安装的程序包，用户需要先加载才能使用。 在R中，编程语言有其特定的规则，比如区分大小写、使用分号或换行分隔命令、使用花括号组合复合表达式、以井号注释，以及在输入命令时会看到提示符。文档特别强调了线性回归的基本概念，其中因变量（Y）和自变量（X）的关系被描述为Y=f(X)+e，模型假设Y的值由X的函数部分决定，同时存在随机误差项。 关于异常值的处理，文中提到在47个数据点中发现了一个异常值，去掉了这个异常点后，作者绘制了拟合模型的诊断图。这个诊断图可能是残差分析图、Q-Q图或其他用于评估模型拟合效果和异常值影响的图形。通过对异常值的处理，有助于提高模型的准确性和稳健性，确保回归分析结果的可靠性。 最后，文档可能还包含了如何使用R的具体步骤，包括如何构建线性回归模型，选择合适的回归方法（如最小二乘法），以及如何检查模型的假设（如独立性、正态性和方差齐性）。此外，可能会介绍如何查看和解读回归分析的结果，例如系数估计、显著性检验和预测能力等。 通过阅读这篇文档，读者可以深入了解如何在R中有效地进行异常值处理和线性回归分析，这对于数据分析和统计建模人员来说是非常实用的知识。