小白学习R语言——回归分析实例之男女身高体重

本文通过R语言进行数据读取,探讨了男女身高体重的关系。通过boxplot分析发现男女身高存在显著差异。接着进行了t.test,结果显示男女身高差异在0.01的检验水平下显著。最后,建立了体重与身高的线性回归模型,得出高度每增加1单位,体重平均增加0.8868单位,模型显著。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

R读取数据

1,read .csv

data<-read.csv("E:\\necessary\\huba\\R\\table.csv")

默认header=F

2,read .txt

data<-read.table("E:\\necessary\\huba\\R\\table.txt")

note:如果.txt里面含有中文,需要补充encoding = "UTF-8"

实例分析四步走(数据输入->研究分布->样本检测-〉回归预测)

1,数据输入

> c1<-read.table("E:\\necessary\\huba\\R\\table.txt",col.names=c("name","sex","age","height","weight"),row.names = "name")

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