R语言解读一元线性回归模型

前言

在我们的日常生活中，存在大量的具有相关性的事件，比如大气压和海拔高度，海拔越高大气压强越小；人的身高和体重，普遍来看越高的人体重也越重。还有一些可能存在相关性的事件，比如知识水平越高的人，收入水平越高；市场化的国家经济越好，则货币越强势，反而全球经济危机，黄金等避险资产越走强。

如果我们要研究这些事件，找到不同变量之间的关系，我们就会用到回归分析。一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型，是两个变量之间的线性相关关系。让我们一起发现生活中的规律吧。

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，来介绍一元线性回归的知识，同时配合R语言的实现。

目录

  1. 一元线性回归介绍
  2. 数据集和数学模型
  3. 回归参数估计
  4. 回归方程的显著性检验
  5. 残差分析和异常点检测
  6. 模型预测

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

时间： 2024-10-12 00:07:23

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R语言做一元线性回归

只有两个变量,做相关性分析,先来个一元线性回归吧 因为未处理的x,y相关性不显著,于是用了ln(1+x)函数做了个处理(发现大家喜欢用ln,log,lg,指数函数做处理),处理完以后貌似就显著了..虽然R方也比较小 model <- lm(y1~1+x1) summary(model) plot(x1,y1,main=" ",xlab="ln(H+1)",ylab="ln(G+1)",cex.main=1) abline(model,col

R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R

<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱(比如博主)利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型: --><!--定义:人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系,f(x)=W1X1+W2x2+w3x3+b->f(x)=Wt*x+b :w=不同的参数 -->通常测量误差用欧式误差距离/最小二乘法: (f(x)-y)^2 ---y是ground truth 也就是

一元线性回归模型与最小二乘法及其C++实现

原文:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8248249 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归.回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析.对于二维空间线性是一条直线:对于三维空间线性是一

机器学习之一元线性回归模型

一元线性回归模型 样本数量m            输入变量x               输出变量y               训练样本(x,y)                   第i个训练样本(,) 假设函数:        模型参数 代价函数: 优化目标: 算法: 1.梯度下降法 具体解法: 2.正规方程法 原文地址:https://www.cnblogs.com/yuqiujie/p/8893660.html

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前言 时间序列是金融分析中常用到的一种数据格式,自回归模型是分析时间序列数据的一种基本的方法.通过建立自回归模型,找到数据自身周期性的规律,从而帮助我们理解金融市场的发展变化. 在时间序列分析中,有一个常用的模型包括AR,MA,ARMA,ARIMA,ARCH,GARCH,他们的主要区别是适用条件不同,且是层层递进的,后面的一个模型解决了前一个模型的某个固有问题.本文以AR模型做为开始,将对时间序列分析体系,进行完整的介绍,并用R语言进行模型实现. 由于本文为非统计的专业文章,所以当出现与教课书不

R语言：多元线性回归和模型检验

利用swiss数据集进行多元线性回归研究 # 先查看各变量间的散点图 pairs(swiss, panel = panel.smooth, main = "swiss data", col = 3 + (swiss$Catholic > 50)) # 利用全部变量建立多元线性回归 a=lm(Fertility ~ . , data = swiss) summary(a) ## ## Call: ## lm(formula = Fertility ~ ., data = swiss

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