R语言 线性回归
0 引言
初学者,对于一些运行结果不是很清楚,所以看了一些课本和资料,这里做一个记录而已。
1 线性回归模型的结果分析
结果的解释:
“call”:指出线性回归的公式
“Residuals”:之处从实际数据观测的残差
“Cofficients”:显示模型系数,以及系数的统计显著性
“R-squarted”:判决系数与调整的判决系数,用于刻画模型对数据分散的解释程度
“F”:表示模型的统计意义
2 自变量评估
下面是对自变量的评估:
“Estimate”:用于显示截距与系数的推测值。这里是V4=2.317699--0.015446*V1--0.024233*V2
“Pr(>|t|)”:显示p-value,通过t分布判断各变量的显著程度。此时,V1、V2均远小于0.05,否定零假设。
3 判定细数与F统计量
下面是判定系数的评估:
F统计量使用F分布检验MSR/MSE的比率,也用于查看V4=b1+b2*V1+b3*V2+e与V4=b1+e的残差平方和差异的显著程度。即检验“H0:b1=0,b2=0、H1:b1、b2不等于0”的结果。
4 方差分析及模型间比较
显示模型F统计量:
完整模型与简化模型的比较:
从结果看,F统计量为272.47,P值很小,说明两个模型之间有显著差异,即V1、V2列是有意义的解释变量。
5 模型诊断图形
可直接plot()函数画图,也可画表述更清楚的图。这里该函数会显示四种图(实际有6种),不做详细解释。
总结
学习在于积累。importance(坚持)>importance(努力)。
R语言 线性回归的更多相关文章
- R语言线性回归
回归分析是一个广泛使用的统计工具,用于建立两个变量之间的关系模型. 这些变量之一称为预测变量,其值通过实验收集. 另一个变量称为响应变量,其值来自预测变量. 在线性回归中,这两个变量通过一个等式相关联 ...
- R语言解读多元线性回归模型
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 ...
- R语言解读一元线性回归模型
转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体 ...
- 机器学习(一) 从一个R语言案例学线性回归
写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线 ...
- 多元线性回归公式推导及R语言实现
多元线性回归 多元线性回归模型 实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关,我们可以用一个多元线性回归方程来表示. 为了方便计算,我们将上式写成矩阵形式: Y = XW 假设自变量维度为N W ...
- 【数据分析】线性回归与逻辑回归(R语言实现)
文章来源:公众号-智能化IT系统. 回归模型有多种,一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归.其描述的是一组因变量和自变量之间的关系,通过特定的方程来模拟.这么做的目的也是为了预测,但有时也 ...
- 机器学习-线性回归(基于R语言)
基本概念 利用线性的方法,模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系.自变量是模型输入值,因变量是模型基于自变量的输出值. 因变量是自变量线性叠加和的结果. 线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线性系 ...
- R语言-简单线性回归图-方法
目标:利用R语言统计描绘50组实验对比结果 第一步:导入.csv文件 X <- read.table("D:abc11.csv",header = TRUE, sep = & ...
- 简单线性回归问题的优化(SGD)R语言
本编博客继续分享简单的机器学习的R语言实现. 今天是关于简单的线性回归方程问题的优化问题 常用方法,我们会考虑随机梯度递降,好处是,我们不需要遍历数据集中的所有元素,这样可以大幅度的减少运算量. 具体 ...
随机推荐
- 项目Beta冲刺(团队)第三天
1.昨天的困难 记住密码打勾之后点击登录记住密码这四个字会变成省略号 点赞点击以后本应该呈现的爱心形状变成了方块 2.今天解决的进度 成员 进度 陈家权 私信模块探索ing,回复详情界面设计 赖晓连 ...
- Week4-作业1:阅读与博客
第四章.两人合作 1.原文: 在变量面前加上有意义的前缀,程序员就能一眼看出变量的类型及相应的语义.这就是“匈牙利命名法”的用处.还有一些地方不适合用“匈牙利命名法”,比如,在一些强类型的语言(如C# ...
- JAVA自学日记——Part Ⅲ
终于来到了可视化窗口制作的部分了,从学习JAVA之前,到开始入手学习,一直到现在,都在盼望着有一天可以自己写出一款有界面而且是很美观的应用程序,今天算是一个真正开始的时间节点,值得纪念. 内容有很多, ...
- 手动解析Excel获取文件元数据
工作中有遇到需要获取上传的Excel文件的列明.最大行数.大小等元数据信息.通常做法是通过Apache的POI工具加载文件然后再读取行列进行处理.这种方法很大的弊端就是需要把excel文件加载到内存, ...
- js中常见算法
一.面试80%都要问的数组去重 数组去重的方式有多种,其实面试中主要是想靠对对象的理解.还记得我第一次去面试的时候,去重的时候用了2个for循环. //1循环一次 var arr1 = [1,2,3, ...
- GS7 使用IPV6的数据库的注册方法
1. 首先保证 应用服务器和数据库服务器能够互相ping通 可以创建一个 bat 文件里面放上如下内容进行连接. start ping fe80::b0d4:::f3c5 -t start ping ...
- rhel和centos7下更改网卡名称ens33为eth0
Linux使用小Tips 整理些Linux些常遇到的问题. 修改网卡ens33为eth0 在使用RHEL和Centos7,发现网卡名称变成了EnoX,挺不习惯.现更改回旧名称eth0看着顺眼. 备份/ ...
- <context-param> 标签引出的 web.xml 文件的加载顺序 [转]
代码示例 : <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-va ...
- linux 进程guanl管理的常用几个命令
执行中的程序在称作进程.当程序以可执行文件存放在存储中,并且运行的时候,每个进程会被动态得分配系统资源.内存.安全属性和与之相关的状态.可以有多个进程关联到同一个程序,并同时执行不会互相干扰.操作系统 ...
- BZOJ 3173 最长上升子序列(树状数组+二分+线段树)
给定一个序列,初始为空.现在我们将1到N的数字插入到序列中,每次将一个数字插入到一个特定的位置.每插入一个数字,我们都想知道此时最长上升子序列长度是多少? 由于序列是顺序插入的,所以当前插入的数字对之 ...