R语言

从上一章开始，就都涉及到R语言的内容了，在这记录一下，就当给自己做的笔记。

一、散点图

这次要绘制的是散点图，并且求出它的回归方程。

首先，还是加载csv文件。和上一个一样就不多写了。
之后就可以直接绘制散点图了。
这个图主要是比较职员期望的加薪幅度和实际的加薪幅度，并且依据数据建立回归模型，用来分析加薪幅度，以便获取大幅度的加薪。

plot(x, y)

最后图片长这样。

计算相关系数r
r用来量度变量的相关性。r的范围为-1~1，0表示无相关性，1和-1则表示这两个变量完全相关。

cor(x, y)

创建回归方程
每当R创建一个线性模型，R就会在记忆库里创建一个对象，这个对象有一长串属性，其中包括回归方程的系数。知道了系数就能写出回归方程咯。

myLm <- lm(x~y， data=你加载出来的数据)
myLm$coefficients

对该对象进行汇总

summary(myLm)

这里出现均方根误差（又称机会误差或σ），这是第十一章的内容。
在使用回归方程进行预测的时候，难免会出现误差，我们可以用均方根误差来定量表示残差分布，即表现出观察结果相对于回归线的平均偏移量。

也可以直接通过代码语句直接查看均方根误差的值。

summary(myLm)$sigma

分割数据
从上面的散点图可以看出来，左侧的数据误差很小，二右侧的数据误差较大。所以直接计算出来的回归方程的误差就会较大。因此为了减小误差，我们选择分割数据，将左侧和右侧的数据分割开，分别计算各自的回归曲线及均方根误差。
这里就直接展示拆分后对比了。

二、补充

lm函数

lm函数用于拟合回归模型，是拟合回归模型里面最基本的函数。
格式如下：

lm(formula, data)

formula指要拟合的数据模型；
data指用于拟合的数据。
之后返回的对象中包含该拟合模型的信息。

plot()

plot(x=x轴数据,y=y轴数据,main="标题",sub="子标题"，type="线型",xlab="x轴名称"，ylab="y轴名称"，xlim = c(x轴范围，x轴范围),ylim = c(y轴范围,y轴范围))

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R语言

一、散点图

二、补充

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