8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1…

8.4 异常观测值 8.4.1 离群点 car包也提供了一种离群点的统计检验方法.outlierTest()函数可以求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值: > library(car) > outlierTest(fit) rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929 0.00095088 0.047544 可以看到Nevada被判定为离群点(p=0.048).注意,该函数只是根据单个最大(或正或负)残差值…

8.3回归诊断 > fit<-lm(weight~height,data=women) > par(mfrow=c(2,2)) > plot(fit) 为理解这些图形,我们来回顾一下oLs回归的统计假设. 口正态性当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值下,标准化残差的概率图.若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设. 口独立性你无…

8.1回归的多面性 8.2 OLS回归 OLS回归拟合模型形式: 为了能够恰当地解释oLs模型的系数,数据必须满足以下统计假设. 口正态性对于固定的自变量值,因变量值成正态分布. 口独立性Yi值之间相互独立. 口线性因变量与自变量之间为线性相关. 口同方差性因变量的方差不随自变量的水平不同而变化.也可称作不变方差,但是说同方差性感觉上更犀利. 8.2.1用lm()拟合回归模型 myfit<-lm(formula,data) formula指要拟合的模型形式,data是一个数据框,包含了用于拟合模…

16.2.4 图形参数 在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改.show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况.查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中: > show.settings() > mysettings<-trellis.par.get() 查看叠加点的默认设置值: > mysett…

16.1 R 中的四种图形系统 基础图形函数可自动调用,而grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包(如library(lattice)).要调用ggplot2函数需下载并安装该包(install.packages("ggplot2")),第一次使用前还要进行加载(library(ggplot2)). 16.2 lattice 包 lattice包为单变量和多变量数据的可视化提供了一个全面的图形系统.在一个或多个其他变量的条件下,栅栏图形展示某个变量的分布或与其他变量间的关系…

处理缺失数据的高级方法 15.1 处理缺失值的步骤 一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤: (1) 识别缺失数据: (2) 检查导致数据缺失的原因: (3) 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: (1) 完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR) (2) 随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(MAR) (3) 非随机缺失 若缺失数据不属于MCAR…

第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.它通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. PCA与EFA模型间的区别 主成分(PC1和PC2)是观测变量(X1到X5)的线性组合.形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得,同时还要保证个…

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分…

第十一章中级绘图 本章内容: 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有: plot hexbin ablines iplot scatterplot scatterplot3d pairs plot3d scatterplotMatrix scatter3d cpairs symbols smoothScatter   11.1散点图 添加了最佳拟合曲线的散点图 > attach(mtcars) > plot(wt,mpg,main…