构建稳健的回归模型 - R语言实战

R语言实战：构建鲁棒回归模型

最新推荐文章于 2025-03-31 08:38:32 发布

小吃大鱼

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文章标签：回归 r语言数据挖掘 R语言

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本文介绍了如何使用R语言构建鲁棒回归模型以应对包含异常值或噪声的数据。通过安装必要包，准备数据，使用特定函数构建模型，查看模型结果及可视化，文章详细展示了鲁棒回归的过程，有助于提升回归分析的稳健性。

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。

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

# 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] <- Y[5] + 10
Y[15] <- Y[15] - 8

在上述代码中，我们生成了一个大小为100的随机数据集，其中X是正态分布的自变量，Y是根据X生成的因变量。我们还在第5个和第15个样本中引入了异常值。<

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