构建稳健的回归模型 - R语言实战

构建稳健的回归模型 - R语言实战

概述：
回归分析是数据科学中一种重要的统计建模技术，用于预测因变量与自变量之间的关系。然而，在现实世界中，数据经常包含异常值或噪声，这可能会对回归模型的性能和稳健性产生负面影响。为了解决这个问题，我们可以使用鲁棒回归模型，它具有较强的抗干扰能力，能够有效处理异常值和噪声。

本文将介绍如何使用R语言构建鲁棒回归模型，并提供相应的源代码。

1. 安装和加载必要的包
   在开始之前，我们需要安装并加载一些R包，以便实施鲁棒回归模型。通过以下代码来完成此任务：

install.packages("robustbase")
install.packages("MASS")
library(robustbase)
library(MASS)

2. 数据准备
   首先，我们需要准备回归分析所需的数据。在这里，我们以一个虚拟数据集作为示例，其中包含自变量X和因变量Y。请根据实际情况修改数据集。

# 创建示例数据集
set.seed(123)
n <- 100
X <- rnorm(n)
Y <- 2*X + rnorm(n)
# 引入异常值
Y[5] <-