R语言中的稳健回归实现方法

R语言中的稳健回归实现方法

稳健回归是一种针对异常值和数据偏差具有鲁棒性的统计建模方法。在R语言中，我们可以使用一些包来执行稳健回归分析，如rlm函数来实现稳健线性回归。

下面我们将详细介绍如何在R语言中执行稳健回归，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载相应的包。在R中，可以使用install.packages()函数来安装包，使用library()函数来加载包。执行以下代码来安装和加载MASS包，该包中包含了rlm函数：

install.packages("MASS")  # 安装MASS包
library(MASS)  # 加载MASS包

接下来，我们准备一个示例数据集来进行稳健回归分析。这里我们使用R中自带的mtcars数据集，该数据集包含了一些关于汽车性能的观测数据。执行以下代码来加载并查看数据集：

data(mtcars)  # 加载mtcars数据集
head(mtcars)  # 查看数据集前几行

现在我们已经准备好了数据，接下来我们可以使用rlm函数执行稳健回归。rlm函数的基本语法如下：

rlm(formula, data, method = "M", ...)