变换模型形式:尝试使用不同的模型形式(如非线性模型、交互项等)来降低共线性。 回归系数的有偏估计:采用岭回归(Ridge Regression)或主成分回归(Principal Component Regression)等方法来估计回归系数,这些方法在自变量高度相关时仍能提供较为稳定的估计结果。 多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,这会导致回归系数的...
多元线性回归 multiple linear regression ##例1:new.eg1 rm(list=ls()) setwd("/Users/sifan/R/datasets") dat <- read.csv("new.eg1.csv",header=T) dat ## x1 x2 x3 x4 y ## 1 5.68 1.90 4.53 8.2 11.2 ## 2 3.79 1.64 7.32 6.9 8.8 ## 3 6.02 3.56 6.95 10.8 12.3 ## 4 4.85 1.0...
在R语言中建立多元线性回归模型可以使用lm()函数。以下是一个简单的例子: 假设我们有一个数据集data,其中包含了两个自变量x1和x2,以及一个因变量y。我们想建立一个多元线性回归模型来预测y。 首先,我们可以使用lm()函数来建立模型: model <- lm(y ~ x1 + x2, data=data) 复制代码 这里,lm()函数的第一...
得到R-squared: 0.9995,模型效果得到了提升;拟合效果也有一些改善。 2. 多元线性回归 相较于一元,多元线性回归需要考虑的问题较多,我们还是用salary数据集(数据文件见上篇)。 # 导入数据 dataset <- read.csv("C:\\Users\\huzhanpeng\\Desktop\\Regression\\salary.csv") df <- dataset[, -1] head(df) 2...
是模型的对 数似然度 (模型拟合数据的程度),而 是考虑的参数数量在模型中,对于具有p个预测变量的多元线性回归模型,则为p + 2。AIC在用替换了 , 因此,与BIC相比,它对 较复杂的模型的处罚较少。这就是为什么一些从业者更喜欢BIC进行模型比较的原因之一。BIC和AIC可以通过BIC和 计算 AIC。 我们使用地区房价数据...
R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及《R语言实战》的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤。
多元线性回归 很明显,工资可以用很多预测因素来解释,比如经验、教育程度和智商。我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量,试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量,然后用-wage进一步修改,然后从模型中排除工资变量。 默认情况下,lm函数执行完整的案例分析,因此它会删除一个或多个预...
类似于一元线性回归,我们用R语言来实现对数据的回归模型的参数估计,用lm()函数来实现多元线性回归的建模过程。 # 建立多元线性回归模型> lm1<-lm(y~x1+x2+x3+x4,data=df)# 打印参数估计的结果> lm1Call:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4,data= df)Coefficients: ...
类似于一元线性回归,我们用R语言来实现对数据的回归模型的参数估计,用lm()函数来实现多元线性回归的建模过程。 # 建立多元线性回归模型 > lm1<-lm(y~x1+x2+x3+x4,data=df) # 打印参数估计的结果 > lm1 Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = df) Coefficients: (Intercept) x1 ...
回归分析的一般步骤:1. 确定回归方程中的自变量与因变量。2. 确定回归模型,建立回归方程。3. 对回归...