BG:在box-cox变换中,当λ = 0时即为对数变换。

当所分析变量的标准差相对于均值而言比较大时,这种变换特别有用。对数据作对数变换常常起到降低数据波动性和减少不对称性的作用。。这一变换也能有效消除异方差性

library(MASS)
library(openxlsx)
data= read.xlsx("data104.xlsx",sheet = 1) #导入数据
attach(data)

  

op<-par(mfrow=c(2,2),mar=0.4+c(4,4,1,1),oma=c(0,0,2,0)) #将四张图放在一起,调整边界。(以后也采用此行)
plot(size,effort) #图4-4(a)
plot(log(size),log(effort)) #图4-4(b)
#绘制频率分布直方图
hist(effort) #图4-5(a)
hist(size) #图4-5(b)

  

effor 和 size 这两个变量的频率分布图表明,它们并不满足正态分布。为了接近正态分布,必须变换这些变量(通过频率分布图判断变量是否满足正态分布)

1.先进行基本的线性回归,利用得到的模型进行box-cox变换

lm1=lm(effort~size+t14)  #拟合线性回归模型
summary(lm1)
#绘制残差图进行残差分析
plot(fitted(lm1),resid(lm1),cex=1.2,pch=21,col="red",bg="orange",xlab="Fitted value",ylab="Residuals")
boxcox(lm1,lambda=seq(0,1,by=0.1)) #进行box-cox变换

  

从残差图可以看到误差项不满足Gauss-Markov假设。

右图的Box-Cox变换建议问哦们λ可以取在[0.05,0.6]范围内,对投入工作量(effort) 取对数有一定的可信度(λ=0 几乎落在置信域内)

进行对数变换

lm2=lm(log(effort)~size+t14)
summary(lm2)
#绘制残差图
plot(fitted(lm2),resid(lm2),cex=1.2,pch=21,col="red",bg="orange",xlab="Fitted value",ylab="Residuals")

  

书上的结果时残差范围大致在[-25,40]内,不满足Gauss-Markov假设

与书上结果不符,上图参擦汗图表示这个模型是可行的。

2.试图拟合 effort 与 log(size),t14 的回归方程。

lm3=lm(effort~log(size)+t14)
summary(lm3)
#绘制残差图
plot(fitted(lm3),resid(lm3),cex=1.2,pch=21,col="red",bg="orange",xlab="Fitted value",ylab="Residuals")
#box-cox变换求λ
boxcox(lm3,lambda=seq(0,1,by=0.1))

  

根据右图,Box-Cox变换建议我们取 λ=0

建立如下方程 ln(effort) = β0 + β1ln(size) + β2 t14 + e

lm4=lm(log(effort)~log(size)+t14) #进行线性回归
summary(lm4)
#绘制残差图
plot(fitted(lm4),resid(lm4),cex=1.2,pch=21,col="red",bg="orange",xlab="Fitted value",ylab="Residuals")
#进行box-cox变换
boxcox(lm4,lambda=seq(0,1,by=0.1))

因为λ=1 包含在box-cox图像所示的置信域内,说明不进行变换也是ok的

而且通过残差分析,可以看出这个模型是合理的。

R 对数变换 《回归分析与线性统计模型》page103的更多相关文章

  1. R 《回归分析与线性统计模型》page120,4.3

    #P120习题4.3 rm(list = ls()) A = read.xlsx("xiti_4.xlsx",sheet = 3) names(A) = c("ord&q ...

  2. R 《回归分析与线性统计模型》page93.6

    rm(list = ls()) #数据处理 library(openxlsx) library(car) library(lmtest) data = read.xlsx("xiti4.xl ...

  3. R 《回归分析与线性统计模型》page164 单变量、多变量多项式模型

    --多项式回归模型 --单变量多项式模型 --多变量多项式模型 rm(list = ls()) library(openxlsx) library(leaps) #单变量多项式模型# data = r ...

  4. R 《回归分析与线性统计模型》page141,5.2

    rm(list = ls()) library(car) library(MASS) library(openxlsx) A = read.xlsx("data141.xlsx") ...

  5. R 《回归分析与线性统计模型》page140,5.1

    rm(list = ls()) library(car) library(MASS) library(openxlsx) A = read.xlsx("data140.xlsx") ...

  6. R 《回归分析与线性统计模型》page121,4.4

    rm(list = ls()) A = read.xlsx("xiti_4.xlsx",sheet = 4) names(A) = c("ord"," ...

  7. R 《回归分析与线性统计模型》page119,4.2

    rm(list = ls()) library(openxlsx) library(MASS) data = read.xlsx("xiti_4.xlsx",sheet = 2) ...

  8. R语言 线性回归分析实例 《回归分析与线性统计模型》page72

    y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > librar ...

  9. R WLS矫正方差非齐《回归分析与线性统计模型》page115

    rm(list = ls()) A = read.csv("data115.csv") fm = lm(y~x1+x2,data = A) coef(fm) A.cooks = c ...

随机推荐

  1. php面试题之PHP核心技术

    一.PHP核心技术 更多PHP相关知识请关注我的专栏PHP​zhuanlan.zhihu.com 1.写出一个能创建多级目录的PHP函数(新浪网技术部) <?php /** * 创建多级目录 * ...

  2. 1146. Snapshot Array

    Implement a SnapshotArray that supports the following interface: SnapshotArray(int length) initializ ...

  3. 笔记-twisted源码-import reactor解析

    笔记-twisted源码-import reactor解析 1.      twisted源码解析-1 twisted reactor实现原理: 第一步: from twisted.internet ...

  4. Netsparker破解版5.3 Netsparker Enterprise 5.3.0.24388[cracked]

    Netsparker破解版5.3 Netsparker Enterprise 5.3.0.24388[cracked]该版本更新时间为2019年7月8日下载地址:1 https://www.dr-fa ...

  5. 各颜色LED压降

    一下是参考1.直插LED压降红:2.0-2.2V黄:1.8-2.0V绿:3.0-3.2V 额定电流约20mA.2.贴片LED压降红:1.82-1.88V,电流5-8mA绿:1.75-1.82V,3-5 ...

  6. (未解决)flume监控目录,抓取文件内容推送给kafka,报错

    flume监控目录,抓取文件内容推送给kafka,报错: /export/datas/destFile/220104_YT1013_8c5f13f33c299316c6720cc51f94f7a0_2 ...

  7. Git远程分支代码强制回退&Tag添加

    Git指令大全:https://www.alexkras.com/getting-started-with-git/ Git提交错了,还是Master分支,哎呦喂咋整?请见下文.   [场景描述] 项 ...

  8. 个人相关API - 行驶方向判断函数

    calculateDrivingDirection(newCoordinates,oldCoordinates){ let o = { direction: '', deviation:null, i ...

  9. 更换JAVA程序的界面风格

    /*这个程序主要更换JAVA的界面风格的 * 后两个Mac,CTK风格要在相关的操作系统上才能实现 */import java.awt.*;import javax.swing.*;import ja ...

  10. 吴裕雄 Bootstrap 前端框架开发——Bootstrap 辅助类:显示下拉式功能

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...