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...
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 lm1 Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = df) Coefficients: (Intercept) x1 x2 x3 x4 212.8780 0.8542 0.6672 -0.6674 0.4821 这样我们就...
在前一讲中,我们介绍了如何用多个预测变量(x)建立用于预测连续型数值的结果变量(y)的多元线性回归模型。 例如,要预测血糖,根据在胰岛素水平和怀孕次数,模型方程式为Glucose = b0 + b1*Insulin + b2*Pregnancies,其中b0是截距;b1 和b2是分别与预测变量血压、怀孕次数和怀孕次数相关联的回归系数。 上面的方程,也称...
其中beta0为模型的截距项,beta1为模型的回归系数,eps为模型的随机误差,一般假定其服从正态分布。 2、回归系数的估计 线性模型中最重要的就是在给定的数据下,如何求得线性模型的回归系数,即上式中的beta0和beta1值。统计学中通过最小二乘法求得线性回归系数的估计值,其基本思想就是在模型的随机误差平方和最小的...
多元线性回归模型的基本假设 线性关系:因变量与自变量之间的关系是线性的。 独立性:各自变量之间是相互独立的。 正态性:各变量(包括误差项)满足正态性。 方差齐性:误差项的方差是恒定的,不随自变量变化。 多元线性回归模型的优点 简单易用:模型构建直观,易于理解和操作。
在实际问题中,影响因变量的因素往往不止一个,一元线性模型在这里就不适用了,需要考虑多元线性模型。 多元线性模型主要研究因变量Y与自变量X1,X2...Xn间的关系,与一元线性模型类似,我们通过统计学上的方法,求得回归方程,根据该方程来预测或者控制。 数学模型 ...
三、 线性回归必须满足的假设检验 3.1 生成模型拟合诊断图进行初步检验 library(car) par(mfrow = c(...
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: ...
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 ...
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。...