R语言做多元线性回归

最新推荐文章于 2025-11-07 21:59:24 发布
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本文介绍了如何在R语言中进行多元线性回归分析，包括计算平方和、95%置信区间、散点图、拟合图以及一元线性回归的相关统计量，如变量系数、标准误、T检验值、P值、均方根误差、判定系数等，还展示了F检验及其P值，并解释了各种平方和的概念。

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用R语言构建多元线性回归模型
PixelEnigma的博客
08-23 2012
在多元线性回归中，我们可以使用“因变量 ~ 自变量1 + 自变量2 + 自变量3”的形式来表示多个自变量与因变量之间的关系。在R语言中，我们可以使用lm()函数来构建多元线性回归模型。通过以上步骤，我们可以使用R语言构建多元线性回归模型，并进行模型摘要分析、回归系数估计、预测和比较等操作。首先，我们需要准备数据集。summary()函数将输出多元线性回归模型的摘要统计信息，包括回归系数的估计值、标准误差、t值、p值以及决定系数（R-squared）等。接下来，我们可以使用lm()函数构建多元线性回归模型。
R语言多元线性回归模型的建立和检验过程
DevProZ的博客
08-25 1320
调整R方值（Adjusted R-squared）考虑了模型中自变量的数量，可以作为更准确的模型拟合度指标。在anova()函数的输出中，你可以查看每个自变量的F统计量和对应的p值。在上述代码中，我们创建了一个新的数据框new_data，包含了新的自变量值。这就是在R语言中建立和检验多元线性回归模型的基本过程。通过准备数据、建立模型、进行模型检验和进行预测，我们可以深入分析自变量与因变量之间的关系，并使用模型进行未来数据的预测。建立回归模型后，我们需要对模型进行检验，以评估模型的拟合程度和变量的显著性。
R语言——多元线性回归
热门推荐
冯大洋的博客
06-05 4万+
1、多元线性回归模型 1.1多元回归模型与多元回归方程 设因变量为y，k个自变量分别为，描述因变量y如何依赖于自变量和误差项ε的方程称为多元回归模型。其一般形式可表示为： 式中，为模型的参数，ε为随机误差项。 上式表明，y是的线性函数加上随机误差项ε。随机误差项的解释见：随机误差项。 与一元线性回归类似，在多元线性回归模型中，对误差项同样有三个基本假设： 误差项期望为...
R语言基础学习（一）
最新发布
zc_253536的博客
11-07 1175
R语言学习同样需要循序渐进，每个编程语言都有其独特的功能和优点，但是其背后的逻辑和思路也许是一脉相承的，能够从一个语言的身上看到另一个语言的影子，包括后续的语法也可能是我们十分熟悉的样式。所以我们不仅学习一门语言，更是学习一种思想，编程的思想，汇编的思想，逻辑上的思想，希望大家学有收获。学习之初内容可能有或多或少的问题，有不对的地方欢迎指正，水平有限，一同学习！
R语言实现多元线性回归
02-17
使用R语言对数据分析主成分分析实现多元线性回归。包括源数据和代码。
R多元线性回归
余音丶未散的博客
05-31 1414
多元线性回归  统计建模与R软件-薛毅书p325 选择自变量 建立多元线性模型 > data(swiss) > s=lm(Fertility~ .,data=swiss)  #除因变量Fertility其他所有当自变量 > print(s) 模型汇总信息 > summary(s)  #查看相关性系数 逐步回归： 向前引入法：从一元回归开始，逐步增加变量，使指标值达到最优为
R 多元线性回归
王文强的博客
11-24 1031
install.packages("Hmisc") install.packages("mice") library(Hmisc) library(mice) data_1<-impute(ma317projectdata_2$X2012SP.DYN.LE00.IN,mean) #对结果进行填充 ma317projectdata_2$X2012SP.DYN.LE00.IN[is.na(ma...
R语言 —— 多元线性回归
m0_51339444的博客
05-05 1万+
线性回归在实际问题中具有极其重要的意义，广泛应用于各个领域，当我们使用线性回归分析时也需要考虑各个变量之间的关系，本文将较为详细的介绍线性回归、相关性分析以及如何得到更优的拟合结果。
R语言使用多元线性回归模型对中国人口增长率进行分析源代码+论文 (高分项目)
12-13
R语言使用多元线性回归模型对中国人口增长率进行分析源代码+论文 (高分项目)R语言使用多元线性回归模型对中国人口增长率进行分析源代码+论文 (高分项目)R语言使用多元线性回归模型对中国人口增长率进行分析源代码+...
r语言线性回归_第三十五讲 R语言-多元线性回归
weixin_39925959的博客
12-08 1795
1. 多元线性回归的概念多元线性回归是简单线性回归的扩展，用于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。也可用于校正混杂因素，即将需要校正的混杂因素作为一个与预测变量平行的变量放入方程式中，从而达到在新建的模型中校正该混杂因素的作用。对于三个预测变量（x），y的预测由以下等式表示：y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3“b”值称为回归权重（或β系数）。他们测量预测变量与结果...
Multiple Linear Regressions 多元线性回归 （R）
qq_20241587的博客
06-16 2824
多元回归 多元回归是线性回归模型的自然延伸。它用于从几个解释变量预测响应的值。每个解释变量都有自己的系数。响应变量由所有变量乘以各自系数的组合来预测。 其基本原理与简单回归相同:我们寻求预测因子的线性组合，以最小化与结果变量的差异。 the parallel slopes model 平行斜率模型 数据展示 当我们遇到两个 变量的场景，其中一个是 数字型变量（温度），其中一个是 分类型变量（是否是周末），我们定义了下面这样的模型： X1 是“温度”，X2是 “是否是周末” ..
R语言多元线性回归
hellosmu的博客
01-08 1464
toothpaste<-data.frame( X1=c(-0.05, 0.25,0.60,0, 0.25,0.20, 0.15,0.05,-0.15, 0.15, 0.20, 0.10,0.40,0.45,0.35,0.30, 0.50,0.50, 0.40,-0.05, -0.05,-0.10,0.20,0.10,0.50,0.60,-0.05,0, 0.05, 0.55), X2=c( 5.
63 R 多元线性回归
THE ORDER
03-24 1022
#影响收入的因素多元线性回归 Multiple linear regression of fators affecting income 1，读取数据集 Read dataset library(openxlsx) dataO=read.xlsx("2.xlsx") data0=na.omit(dataO) 2 根据业务排除不相关的自变量 Exclude irrelevant variables according to business data1=data0[,4:9] class(data) 3
Python 散点图线性拟合_基于R软件实现多元线性回归
weixin_39619481的博客
11-20 915
一个多元线性回归在R中的实现示例在一元回归中，只包含一个预测变量和响应变量间的关系。与此相比，当存在两个或以上的预测变量时，称为多元回归(Multiple Regression)。如果只考虑变量间的线性关系时，就是多元线性回归(Multiple Linear Regression)。其基本思想是确定一个方程，给出一组预测变量(X)和一个响应变量(Y)之间的线性关系：式中β1-βn代表了预...
r语言怎么做经验分布_如何用R语言做线性回归？
weixin_39630762的博客
11-20 1493
说明：斜体为R语言代码01数据准备：下载数据集在进行线性回归模拟之前，我们需先准备具有线性关系的数据集。这里以机械工业出版社出版出版的丘祐玮著的《数据科学：R语言实现 (数据科学与工程技术丛书)》中的房屋租赁数据集为例，数据下载网址为https:// raw. GitHubusercontent. com/ ywchiu/ rcookbook/ master/ chapter11/ house_ ...
多元线性回归分析（R语言）
lph-China的博客
12-07 3万+
▼多元线性回归分析▼ 一、多元线性回归模型 设变量Y与X1，X2，……，Xp之间有线性关系                                          其中    ， 和  是未知参数，p≥2，称上公式为多元线性回归模型。 二、参数估计 我们根据多元线性回归模型，认为误差  应是比较小的，然后对  求偏导并令其等于0，可以得到正规方程：           ...
R统计绘图-多元线性回归(最优子集法特征筛选及模型构建，leaps)
qq_39859424的博客
03-21 7814
应该是实验设计中就明确的事情。研究自变量线性问题，常用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor，VIF)这一统计量，VIF是一个比率，分子为使用全部特征拟合模型时该特征的系数的方差，分母为仅使用该特征拟合模型时这个特征的系数的方差。误差是模型的一个总体参数，是模型中的误差项，描述的是因变量被随机因素导致的变化，即真实值和预测值之间存在的差异。实际上，有时只使用某种统计分析方法，或只看统计分析的统计量，而不看使用该统计方法的前提，或不进行数据探索，最后得到的分析结果可能与实际有偏差。
多元线性回归--R实现
Aries_young的博客
01-19 9649
r语言做多元线性回归
10-13
R语言是一个强大的统计分析工具，用于多元线性回归（Multiple Linear Regression）非常方便。在R中，你可以使用`lm()`函数来进行这种类型的分析。以下是基本步骤： 1. **加载数据**：首先需要确保你的数据已经加载到R环境中，通常数据存储在`.csv`、`.xlsx`等文件中，可以使用`read.csv()`或`read_excel()`等函数。 ```r data <- read.csv("your_data_file.csv") ``` 2. **查看数据**：了解数据结构和变量，可以使用`head()`或`summary()`函数。 ```r head(data) summary(data) ``` 3. **建立模型**：选择自变量（Xs）和因变量（Y），例如，如果你有三个自变量X1、X2和X3，预测Y值，命令如下： ```r model <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data) ``` 这里的`~`表示“依存于”，`+`表示并集。 4. **模型检验**：检查模型是否拟合良好，可以使用`summary(model)`，它会显示模型的系数、截距、残差分析、多重共线性等信息。 5. **预测新值**：如果想要对新的输入值进行预测，可以使用`predict()`函数。 ```r new_data <- data.frame(X1 = ..., X2 = ..., X3 = ...) predictions <- predict(model, newdata = new_data) ``` 6. **可视化结果**：对于模型解读，可以绘制散点图或残差图来辅助理解。 ```r plot(model) # 或者 ggplot2包中的相应函数 ```
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