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发表于 2018-5-2 18:05:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
  回归分析是一种非常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,其值从预测变量派生。



  在线性回归中,这两个变量通过方程相关,其中这两个变量的指数(功率)为1.数学上,当绘制为曲线图时,线性关系表示直线。任何变量的指数不等于1的非线性关系将创建一条曲线。



  线性回归的一般数学方程为 -



  y=ax + b



  以下是所使用的参数的描述 量发app-



  是响应变量。



  点x是预测变量。



  一和b是被称为系数常数。



  建立回归的步骤



  回归的简单例子是当人的身高已知时预测人的体重。为了做到这一点,我们需要有一个人的身高和体重之间的关系。



  创建关系的步骤是 -



  进行收集高度和相应重量的观测值的样本的实验。



  创建使用关系模型LM()函数R.



  从创建的模型中找到系数,并使用这些创建数学方程



  获得关系模型的摘要以了解预测中的平均误差。也被称为残差。



  来预测新的人的重量,使用预测()在R函数



  输入数据



  下面是代表观察的样本数据 -



  # Values of Height</font>伪原创处理



  151, 心悦app下载174, 138, 1ios刷榜技术教程86, 128, 136, 179, 163, 152, 131



  # Values of weight.



  63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48



  lm()函数



  此函数创建预测变量和响应变量之间的关系模型。



  句法



  对于基本语法流明()函数中的线性回归是-



  lm(formula,data)



  以下是所使用的参数的描述 -



  式是呈递x和y之间的关系的标志。



  数据是将在其上施加的式载体中。



  创建关系模型并获取系数



  x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131)
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  y <- c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, app下载 62, 48)



  # Apply the lm() function.



  relation <- lm(y~x)



  print(relation)



  当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -



  Call:



  lm(formula=y ~ x)



  Coefficients:



  (Intercept)            x



  -38.4551          0.6746



  获取关系的摘要



  x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131)



  y <- c(63, 81, 56, 91, 47, 5app 下载量7, 76, 72, 62, 48)


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  # Apply the lm() function.



  relation <- lm(y~x)



  print(summary(relation))



  当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -



  Call:



  lm(formula=y ~ x)



  Residuals:



  Min      1Q     Median      3Q     Max



  -6.3002    -1.6629  0.0412    1.8944  3.9775



  Coefficients:



  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)



  ;:_ app(Intercept) -38.45509    8.04901  -4.778  0.00139 刷app注册量**



  x             0.67461    0.05191  12.997 1.16e-06 ***



  ---



  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1



  Residual standard error: 3.253 on 8 degrees of freedom



  Multiple R-squared:  0.9548,    Adjusted R-squared:  0.9491



  F-statistic: 168.9 on 1 and 8 DF,  p-value: 1.164e-06



  predict()函数



  句法
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  线性回归中的predict()的基本语法是 -



  predict(object, newdata)


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  以下是所使用的参数的描述 -



  ·



  对象是它是使用流明()函数已经创建的公式。



  ·



  ·



  newdata是包含用于预测变量的新值的向量。



  ·



  预测新人的体重



  # The predictor vector.



  x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131)



  # The resposne vector.



  y <- c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76app刷榜平台, 72, 62, 48)



  # Apply the lm() function.
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  relation <- lm(y~x)



  # Find weight of a person with height 170.



  a <- data.frame(x=170)



  result <-  predict(relation,a)print(result)



  当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -



  1



  76.22869



  以图形方式可视化回归



  # Create the predictor and response variable.



  x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131)



  y <- app 代刷 c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48)



  relation <- lm(y~x)



  # Give the chart file a name.



  png(file="linearregression.png")



  # Plot 刷app开屏量 the chart.



  plot(y,x,col="blue",main="Height & Weight Regression",



  abline(lm(x~y)),cex=1.3,pch=16,xlab="Weight in Kg",ylab="Height in cm")



  # Save the file.



  dev.off()iosapp排名



  当我们执行上面的代码,它产app刷榜 在哪接单生以下结果 -



  



  本书《R大数据工具教程》由ASO.INK(www.qwyx66.com)整理发布


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发表于 2018-5-11 18:32:11 | 显示全部楼层
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发表于 2018-5-12 01:59:00 | 显示全部楼层
不错!值得学习,楼主继续













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发表于 2018-5-12 10:54:10 | 显示全部楼层
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发表于 2018-5-12 11:03:12 | 显示全部楼层
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发表于 2018-5-12 11:06:47 | 显示全部楼层
LZ辛苦了,支持一下!













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发表于 2018-5-12 11:36:51 | 显示全部楼层
我见过的最好的帖子了,谢谢楼主













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发表于 2018-5-12 11:40:29 | 显示全部楼层
强强强~~,太好了,谢谢













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