多元线性回归模型用r语言怎么来实现

Posted 2023-04-30

参考技术A ）attach(byu)lm(salary~age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”（fittedmodel）result<-lm(salary~age+exper+age*exper,data=byu)summary(result)myresid<-result$resid#获得残差vcov(result)＃针对于拟合后的模型计算方差－协方差矩阵shapiro.test(b)#做残差的正太性检验norm(bres);line(bres)#做残差 参考技术B ）attach(byu)

lm(salary ~ age+exper)

lm(salary~.,byu) #利用全部自变量做线性回归

lm()只能得出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”（fitted model）

result<-lm(salary~age+ exper + age*exper, data=byu)

summary(result)

myresid<-result$resid #获得残差

vcov(result) ＃针对于拟合后的模型计算方差－协方差矩阵

shapiro.test(b) #做残差的正太性检验

norm(bres);line(bres) #做残差 参考技术C r语言可以使用nls，也就是non linear 回归的意思（tongjizhixing工作室为您解读） 参考技术D reg<-lm(y~x1+x2+x3,data=...)

R语言解读多元线性回归模型

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一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件，所以有了更好的教育；因为在一线城市发展，所以有了更好的工作机会；所处的行业赶上了大的经济上行周期等。要想解读这些规律，是复杂的、多维度的，多元回归分析方法更适合解读生活的规律。

由于本文为非统计的专业文章，所以当出现与教课书不符的描述，请以教课书为准。本文力求用简化的语言，来介绍多元线性回归的知识，同时配合R语言的实现。

目录

1. 多元线性回归介绍

2. 元线性回归建模

3. 模型优化

4. 案例：黑色系期货日K线数据验证

完整文章：http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression