关于研究生身高、体重和饮食习惯的相关性分析

最新推荐文章于 2025-06-24 20:20:00 发布

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文章标签： python 开发语言 R语言

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该研究分析了50名研究生的身高、体重和饮食习惯，发现身高和体重存在相关性，并通过线性回归模型揭示了饮食习惯对身高、体重的影响。相关系数表明了身高与体重的线性关系，而回归模型则展示了饮食习惯的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

关于研究生身高、体重和饮食习惯的相关性分析

研究背景：
在一项调查研究中，我们测量了50个研究生的身高和体重，并同时记录了他们的饮食习惯，包括在过去的几个月时间内他们吃了多少次垃圾食品。本文旨在探讨研究生的身高和体重之间是否存在相关性，并进一步分析饮食习惯对身高和体重的影响。

数据准备：
首先，我们需要获取并准备好所需的数据。假设数据保存在名为’weight.txt’的文本文件中，我们可以使用R语言的读取函数将数据读入到一个数据框中。

# 读取数据
data <- read.table("weight.txt", header = TRUE)

数据预览：
为了对数据有一个初步的了解，我们可以查看数据的前几行，并检查数据的结构和摘要统计信息。

# 查看数据前几行
head(data)

# 检查数据结构
str(data)

# 摘要统计信息
summary(data)

相关性分析：
为了确定身高和体重之间的相关性，我们可以使用皮尔逊相关系数来衡量它们之间的线性关系。在R语言中，可以使用cor函数计算相关系数。

# 计算身高和体重的相关系数
correlat

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