使用MASS软件包中的Boston数据集进行线性回归分析的R语言实现

使用MASS软件包中的Boston数据集进行线性回归分析的R语言实现

线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。在R语言中，可以使用MASS软件包中的Boston数据集来演示线性回归分析的步骤。

首先，我们需要加载MASS软件包并导入Boston数据集：

# 加载MASS软件包
library(MASS)

# 导入Boston数据集
data(Boston)

Boston数据集包含了关于波士顿地区房屋价格的信息。该数据集中有多个变量，包括房屋价格（medv）以及其他用于描述房屋特征的变量，如犯罪率（crim）、房产税率（tax）等。

接下来，我们可以使用线性回归模型来建立房屋价格与其他变量之间的关系。在R中，可以使用lm()函数进行线性回归拟合：

# 构建线性回归模型
model <- lm(medv ~ ., data = Boston)

上述代码中，medv ~ . 表示使用所有其他变量来预测房屋价格。data参数指定了数据集为Boston。

拟合完成后，我们可以使用summary()函数来查看回归模型的摘要信息：

# 查看回归模型摘要
summary(model)

summary()函数将输出回归模型的各项统计指标，包括回归系数的估计值、标准误、t值、p值等。通过这些指标，我们可以评估每个变量对房屋价格的影响程