Multiple R-squared: 0.9692, Adjusted R-squared: 0.9688 F-statistic: 2330 on 3 and 222 DF, p-value: < 2.2e-16 当把自变量x2去掉后,自变量x3的T检验反而变大了,同时Adjusted R-squared变小了,所以我们这次调整是有问题的。 如果通过生产和原材料的内在逻辑分析,焦煤与焦炭属于上下游关系。焦煤是生产焦...
#在R中,lm()中构造的模型size~ weight + tail,对应的详细模为: #Size=y-intercept +slope1(斜率1) x weight + slope2(斜率2) x tail summary(multiple.regreSSion) ## 对模型进行汇总(仅展示与简单线性回归模型有区别的结果解读) # Call: # lm(formula = size ...
## Multiple R-squared: 0.1757, Adjusted R-squared: 0.1311 ## F-statistic: 3.942 on 2 and 37 DF, p-value: 0.02805
Multiple R-squared,为相关系数R^2的检验,越接近1则越显著。 Adjusted R-squared,为相关系数的修正系数,解决多元回归自变量越多,判定系数R^2越大的问题。 F-statistic,表示F统计量,自由度为(1,n-2),p-value:用于F检验判定,匹配显著性标记。 通过查看模型的结果数据,我们可以发现通过T检验的截距和自变量x都是...
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)11919.27392232.52494 ...
Multiple R-squared: 0.9888,Adjusted R-squared: 0.9876 F-statistic: 880 on 1 and 10 DF, p-value: 4.428e-11 同方差分析,由于P<0.05,于是在α=0.05水平下,本例的回归系数有统计学意义,身高和年龄存在回归关系。 多元线性回归 很自然地,如果Y依赖于多于一...
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) ...
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...
在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是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。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。
Multiple R-squared: 0.9888,Adjusted R-squared: 0.9876 F-statistic: 880 on 1 and 10 DF, p-value: 4.428e-11 同方差分析,由于P<0.05,于是在α=0.05水平下,本例的回归系数有统计学意义,身高和年龄存在回归关系。 多元线性回归 很自然地,如果Y依赖于多于一个变量的时候,会发生什么。这时候,数学上的普遍...