最常用的是逐步回归法,它以AIC信息统计量为准则,通过计算不同的回归方程(删、增变量)的AIC值,选择AIC值最小的那个回归方程,作为最优的回归方程。 回归诊断 在一元线性模型中,我们使用残差分析诊断了我们的模型,在多元线性模型中,需要诊断的更多。 残差分析 影响分析 多重共线分析 我们已经通过一元线性模型,了解了...
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...
多元线性模型的诊断包括残差分析、影响分析以及多重共线性检查。例如，通过influence.measures()函数检测异常值和多重共线性程度，如条件数κ。在R中，我们可以通过kappa()函数来评估。具体到R语言实践，利用lm()函数建立模型，例如针对“R&D Spend”、“Marketing Spend”等自变量预测利润，同时注意变量类型...
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R语言 如何判断模型是否满足多元线性回归模型的基本假定 r语言建立多元回归方程,第3章多元线性回归3.11研究货运总量y(万吨)与工业总产值x1(亿元)、农业总产值x2(亿元)、居民非商品支出x3(亿元)的关系。数据见表3-9。(1)计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。(2)