F-statistic表示F统计量,其自由度为(p,n-p-1),p-value表示F统计量对应的P值.(这个值验证了回归方程的显著性检验) 3、最后使用predict预测估计值,估计区间,置信区间 经过检验,如果回归效果显著,就可以利用回归方程进行预测.所谓预测,就是对给定的回归自变量的值,预测对应的回归因变量所有可能的取值范围,因此,这...
回归方程是否可靠,估计的误差有多大,都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等,是影响回归方程可靠性的因素。R语言中的一元线性回归是用lm()函数实现的。 lm是用来满足线性模型。它可以用来进行回归,单地层分析,方差和协方差分析,这里介绍一元回归。 代码语言:javascript 复制 lm(formula...
回归分析的主要目的是根据估计的模型用自变量来估计或预测因变量取值,但我们建立的回归方程是否真实地反映了变量之间的相关关系,还需要进一步进行显著性检验。对于一元线性回归模型而言,回归方程的显著性检验有三种等价的方法,分别为t检验、F检验和相关系数检验。在R中给出的方法是F检验,原假设为:两个变量之间的线性关系...
R 语言实例 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 简单对来说就是用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似...
R语言——一元线性回归 高尔顿被誉为现代回归的创始人,"回归效应"的发现源于高尔顿的豌豆遗传试验。在这个试验中,高尔顿发现,并非尺寸大的豌豆,其后代尺寸也大,尺寸小的豌豆,其后代尺寸也小。而是具有一种不同的趋势,即尺寸大的豌豆趋向于得到尺寸更小的子代,而尺寸小的豌豆趋向于得到尺寸更大的后代。高尔顿把这一...
Durbin-Watson统计量用于检测残差的自相关性。取值范围为0到4，接近2表示没有自相关，接近0或4表示存在正自相关或负自相关。这里的结果是1.85，因为是一元回归，可以不参考，但可以了解。图形化的展示可以帮助我们更直观地理解模型的拟合效果和残差分布。以下是一些常用的图形以及它们的作用和判断标准。【散点图与...
上篇介绍了《一元(多元)线性回归分析之Excel实现》,本篇来探讨一下回归分析在R语言中的实现,我们将从更专业的角度对模型进行一些解读。1. 一元线性回归同样,我们仍然使用R中自带的women数据集,来看一下数据样式:1.1 数据探索首先做散点图查看数据的分布情况:plot(women$height, women$weight, xlab = "Height (in...
在R中线性回归分析的函数是lm()。 (1)一元线性回归 我们可以根据以上数据来分析合金的强度是否与碳含量有关系。 首用以下命令把数据读取到R中: x <- c(seq(0.10,0.18,by = 0.01),0.20,0.21,0.23) y <- c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0) ...
2 接下来我们使用R中作线性模型的函数lm()函数，lm(y~x+1)表示做有截距的线性回归模型，lm(y~x)也是表示有截距的线性回归模型。lm(y~x+0)和lm(y~x-1)则表示过原点的线性回归模型。红色部分即为输出结果。3 在上述结果中，只得出了回归方程的系数和截距，我们要提取模型信息就要用到summary()函数。得到...
接下来,我们进行简单的一元回归分析,选择y作为因变量,var1作为自变量。 一元线性回归的简单原理:假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化的部分,e是随机误差。可以很容易的用函数lm()求出回归参数b,c并作相应的假设检验。 model<-lm(y~var1,data=x) ...