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R語言如何進行線性回歸的擬合度詳解

小云
228
2023-08-17 13:20:43
欄目: 編程語言

在R語言中,可以使用lm()函數進行線性回歸的擬合度分析。以下是一個詳細步驟:

  1. 準備數據:首先,準備一個包含自變量和因變量的數據集。假設我們有一個dataframe對象,其中包含自變量x和因變量y。

  2. 擬合線性模型:使用lm()函數擬合線性模型。語法如下:model <- lm(y ~ x, data = dataframe)。這將創建一個線性模型對象model,它使用自變量x來預測因變量y。dataframe是數據集的名稱。

  3. 查看模型摘要:使用summary()函數來查看模型的詳細摘要。語法如下:summary(model)。摘要提供了關于模型擬合的許多統計信息,包括擬合系數、擬合優度、標準誤差等。

  4. 查看模型擬合曲線:使用plot()函數來查看模型擬合的曲線。語法如下:plot(x, y),然后使用abline()函數添加線性回歸線。語法如下:abline(model)。這將在散點圖上顯示出原始數據點和擬合的線性回歸線。

  5. 預測新數據:使用predict()函數來預測新的因變量值。語法如下:predict(model, newdata = newdata),其中newdata是一個包含新自變量值的數據集。

  6. 計算擬合度:有多種擬合度指標可用于評估模型的擬合程度,包括R平方、調整R平方等??梢允褂胹ummary()函數的輸出來獲取這些指標。

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