Linear regression models have a special related measure called R2 (R-squared). R2 is a value between 0 and 1 that tells us how well a linear regression model fits the data. When people talk about correlations being strong, they often mean that the R2 value was large....
我们使用UCI中的公开数据数据集Auto MPG Data Set来进行回归分析,该数据集的下载地址为http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Auto+MPG。 首先从网站下载数据集,整理到excel表格中,命名为regression.csv,然后我们读取该数据集,并对数据集的结构进行初步了解: setwd('C:\\Users\\Yujie\\Desktop\\练习') dir(...
## Residual standard error: 9.259 on 37 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0.1757, Adjusted R-squared: 0.1311 ## F-statistic: 3.942 on 2 and 37 DF, p-value: 0.02805
Residualstandard error:79.42on197degrees of freedom MultipleR-squared:0.8031,AdjustedR-squared:0.8001 F-statistic:267.8on3and197DF,p-value:0 我们可以使用confint()来获得一个模型的参数的置信区间。 一下是模型参数的置信区间: confint(model,level=0.95) 2.5%97.5% (Intercept)502.5676524.66261 poly(q,3)...
x2 1.133e-03 9.524e-05 11.897 < 2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1 Residual standard error: 2.035 on 222 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9722, Adjusted R-squared: 0.9718 F-statistic: 2588 on 3 and 222 DF, p-...
Multiple R-squared: 0.2798, Adjusted R-squared: 0.2461 F-statistic: 8.289 on 3 and 64 DF, p-value: 9.717e-05 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 方差分析 Anova Table (Type II tests) ...
六.最好的衡量线性回归法的指标 R Squared 七.多元线性回归和正规方程解 一.简单线性回归 二. 最小二乘法 对b求偏导 对a求偏导 矩阵向量化 三.简单线性回归的实现 准备一些简单的数据。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1., 2., 3., 4., 5.]) ...
Multiple R-squared:0.8761,Adjusted R-squared:0.8719F-statistic:210on13and386DF,p-value:<2.2e-16 构建一个回归模型后,先看F统计量的p值,这是对整个模型的假设检验,原假设是各系数都为0,如果连这个p值都不显著,无法证明至少有一个自变量对因变量有显著性影响,这个模型便不成立。然后看Adjusted R2,每调整...
转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型。在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育;因为在一线城市发展,所以有...
研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法,称为多项式回归(Polynomial Regression)。如果自变量只有一个时,称为一元多项式回归;如果自变量有多个时,称为多元多项式回归。在一元回归分析中,如果依变量y与自变量x的关系为非线性的,但是又找不到适当的函数曲线来拟合,则可以采用一元多项式回归。