> rm(list = ls()) > A=read.csv("data96.csv") > A Y N 1 11 0.0950 2 7 0.1920 3 7 0.0750 4 19 0.2078 5 9 0.1382 6 4 0.0540 7 3 0.1292 8 1 0.0503 9 3 0.0629 > attach(A) #将数据A的列名直接赋为变量 plot(N,Y) #绘制散点图 lm.air=lm(Y~N) #线性回归 summary(lm.air…

本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者. 近年来,非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用.下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集. 关系型数据:一组学生的基本数据,包括姓名(Name).性别(Gender).年龄(Age)以及专业(Major). NAME GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statis…

rm(list = ls()) A = read.csv("data115.csv") fm = lm(y~x1+x2,data = A) coef(fm) A.cooks = cooks.distance(fm) #计算cook距离 new_A = cbind(A,A.cooks) #把原始数据与cook距离放在一个数据框中查看 new_A[order(A.cooks,decreasing = T),]#按cook距离降序排列 显示西藏地区数据对应的cook统计量明显过大,不能放入建…

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: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y…

> rm(list = ls()) > library(openxlsx) > electric= read.xlsx("data101.xlsx",sheet = 1) #打开文件 > electric No x y 1 1 679 0.79 2 2 292 0.44 3 3 1012 0.56 4 4 493 0.79 5 5 582 2.70 6 6 1156 3.64 7 7 997 4.73 8 8 2189 9.50 9 9 1097 5.34 10…

rm(list = ls()) library(openxlsx) library(MASS) data = read.xlsx("xiti_4.xlsx",sheet = 2) data fm = lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7,data) par(mfrow = c(2,2),mar = 0.4+c(4,4,1,1),oma = c(0,0,2,0)) a1 = boxcox(fm,lambda = seq(0,1,by = 0.1)) #λ=0.76 l =…

rm(list = ls()) #数据处理 library(openxlsx) library(car) library(lmtest) data = read.xlsx("xiti4.xlsx",sheet = 1) data attach(data) fm1 = lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7) #多元回归模型 coef(fm1) #残差图:残差分析 ei = resid(fm1) X = cbind(1,as.matrix(data[,2:8])) t = t…

rm(list = ls()) A = read.xlsx("xiti_4.xlsx",sheet = 4) names(A) = c("ord","x","y") #进行回归 attach(A) fm = lm(y~x) summary(fm) coef(fm) #回归残差关于x的散点图 plot(x,resid(fm)) 成发射状,意味着方差随着x的增加而变大 #尝试用加权最小二乘 #先分类(可以聚类.手动分类) plot…

#P120习题4.3 rm(list = ls()) A = read.xlsx("xiti_4.xlsx",sheet = 3) names(A) = c("ord","Y","K","L") attach(A) fm = lm(Y~log(K)+log(L))#线性回归模型 ei = resid(fm) X = cbind(1,as.matrix(A[,3:4])) t = ti(ei,X) #外部学生…

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),om…