时间:2021-05-20
回归分析是一种非常广泛使用的统计工具,用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量,其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量,其值从预测变量派生。
在线性回归中,这两个变量通过方程相关,其中这两个变量的指数(幂)为1.数学上,线性关系表示当绘制为曲线图时的直线。 任何变量的指数不等于1的非线性关系将创建一条曲线。
线性回归的一般数学方程为
y = ax + b以下是所使用的参数的描述
回归的简单例子是当人的身高已知时预测人的体重。 为了做到这一点,我们需要有一个人的身高和体重之间的关系。
创建关系的步骤是
下面是代表观察的样本数据
# Values of height151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131# Values of weight.63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48此函数创建预测变量和响应变量之间的关系模型。
线性回归中lm()函数的基本语法是
lm(formula,data)以下是所使用的参数的说明
当我们执行上面的代码,它产生以下结果
Call:lm(formula = y ~ x)Coefficients:(Intercept) x 38.4551 0.6746当我们执行上面的代码,它产生以下结果
Call:lm(formula = y ~ x)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -6.3002 1.6629 0.0412 1.8944 3.9775 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept)38.45509 8.04901 4.778 0.00139 ** x 0.67461 0.05191 12.997 1.16e-06 ***---Signif. codes: 0 ‘***' 0.001 ‘**' 0.01 ‘*' 0.05 ‘.' 0.1 ‘ ' 1Residual standard error: 3.253 on 8 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9548, Adjusted R-squared: 0.9491 F-statistic: 168.9 on 1 and 8 DF, p-value: 1.164e-06线性回归中的predict()的基本语法是
predict(object, newdata)以下是所使用的参数的描述
当我们执行上面的代码,它产生以下结果
1 76.22869当我们执行上面的代码,它产生以下结果
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