简单线性回归和多元线性回归
有很多初学者不知道如何用R语言做回归,这里我讲解一下简单线性回归和多元线性回归。
1,简单线性模型
利用基础安装包中的数据集women,来研究15个年龄在30-39岁间女性的身高和体重信息的关系
dd<-lm(weight~height,data=women)
summary(dd)
从上图R平方项(0.991)表明模型可以解释体重99.1%的方差,同时P值显著表明,身高与体重线性相关,即weight=-87.52+3.45×height。
plot(women$height,women$weight,xlab="身高 (英尺)", ylab="体重 (斤)")
abline(dd)
2,多元线性回归
当预测变量不止一个时,简单线性回归就变成了多元线性回归。
head(state.x77)#查看数据前六行
fz <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder", "Population", "Illiteracy", "Income", "Frost")])
cor(fz)#查一下两变量之间的相关性
fit<-lm(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost,data = fz)
summary(fit)
不呈线性相关。总体来看,所有的预测变量解释了各州谋杀率57%的方差。
2.1,有显著交互项的多元线性回归
这里看看美国每个州的人学历和收入对犯罪率的关系。
fz1<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Illiteracy", "Income")])
fit1<-lm(Murder ~Illiteracy + Income,data=fz1) #不考虑两者的交互作用
summary(fit1)
fit2<-lm(Murder ~Illiteracy + Income+Illiteracy:Income,data=fz1)#考虑交互作用
summary(fit2)
这里可以发现每个州犯罪率与收入的关系不与学历的变化而变化。(反之也可)
end~
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