R语言应用|R语言-线性回归实例（包括所有源码）线性回归|开发语言|r语言

题目描述

文章图片

目录

一、身高体重
1.身高和体重的散点图（先肉眼观察来判断使用什么模型）
2.画出拟合后的线性函数与散点图背景对比
3.对该模型的分析
4.置信区间分析和假设检验
5.多图像分析
二、不良贷款
三、污染
1.以二氧化硫排放量（吨）为因变量
2.氮氧化物排放量（吨）为因变量
?编辑
3.烟（粉）尘排放量（吨）

一、身高体重 1.身高和体重的散点图（先肉眼观察来判断使用什么模型）我们可以看到体重和身高大致还是呈现线性关系，尤其是在两端时候。但是由于我们的数据是男女混合，可能男生女生对于体重有不同的追求，进而导致数据拟合中间端看起来不是太线性。

文章图片

# library library(ggplot2) # The iris dataset is provided natively by R #head(iris) data <- data.frame( 体重=c(63,71,80,68,56,63,65,70,63,55,80,70,70,60,55,47,55,47,68.5,55,75,65,65,66,56,60) , 身高=c(180,178,181,172,178,170,170,190,179,170,185,178,170,179,164,162,170,168,186,175,178,178,178,181,167,180) ) # basic scatterplot ggplot(data, aes(x=体重, y=身高)) +

根据散点图，我们使用一元线性回归
2.画出拟合后的线性函数与散点图背景对比

文章图片

我们观察图像，发现该直线还是较为拟合，但是也有一些偏离度较大的点

library(gcookbook)#引用gcookbook数据集 heightweight<- data.frame( 体重=c(63,71,80,68,56,63,65,70,63,55,80,70,70,60,55,47,55,47,68.5,55,75,65,65,66,56,60) , 身高=c(180,178,181,172,178,170,170,190,179,170,185,178,170,179,164,162,170,168,186,175,178,178,178,181,167,180) )#heightweight为下面分析所用数据 summary(heightweight)#查看数据基本内容 model <- lm(身高 ~ 体重,data = https://www.it610.com/article/heightweight)#建立回归模型#直接查看回归系数 summary(model)#查看回归模型参数 plot(身高 ~ 体重,data = heightweight,xlab="体重",ylab = "身高") abline(model,lwd=3,col="darkorange")

3.对该模型的分析参数总体分析

文章图片

系数参数，可知两参数分别为142.8399344和0.5175382

文章图片

残差分析

文章图片

估计误差项标准差

文章图片

拟合优度分析

文章图片

我们发现R为0.4288243，其拟合的效果不是很好
4.置信区间分析和假设检验以0.05为置信度

文章图片

假设检验

文章图片

F检验

文章图片

5.多图像分析这就是残差与真实值之间的关系画图。在理想线性模型中有五大假设，其中之一便是残差应该是一个正态分布，与估计值无关（近乎是一条直线）。

文章图片

Normal QQ-plot用来检测其残差是否是正态分布的。根据图可以判断残差基本为正态分布

文章图片

这个图是用来检查等方差假设的。可以看到这个直线基本水平，可以认为反差不变

文章图片

Leverage就是杠杆的意思。这种图的意义在于检查数据分析项目中是否有特别极端的点。
在这里我们引入了一个非常重要的指标：Cook距离。我们在线性模型里用Cook距离分析一个点是否非常“influential。”一般来说距离大于0.5的点就需要引起注意了。
我们可以看到极端的点有很多

文章图片

二、不良贷款

library(readxl) datas = read_excel("D:/浏览器下载路径/loan.xls") model = lm(不良贷款~各项贷款余额+本年累计应收贷+贷款项目个数 +本年固定资产投资额,data=https://www.it610.com/article/datas) m=summary(model) plot(model) #拟合系数 coef(model) #估计标准误 m$sigma #残差 m$residuals #拟合优度 m$r.squared #置信区间 confint(model,level=0.95) #假设检验 m$coefficients #F检验 m$fstatistic #杠杆值 hatvalues(model) hatvalues(model)>2*mean(hatvalues(model))

【R语言应用|R语言-线性回归实例（包括所有源码）】

文章图片

文章图片

三、污染

library(readxl) datas = read_excel("D:/浏览器下载路径/pollution.xlsx") datas = na.omit(datas) model = lm(SO2 ~cabon+ethene+ cement+ glass+pigiron+crudesteel+steel+capacity+coal ,data=https://www.it610.com/article/datas) m=summary(model) #拟合系数 coef(model) #估计标准误 m$sigma #残差 m$residuals #拟合优度 m$r.squared #置信区间 confint(model,level=0.95) #假设检验 m$coefficients #F检验 m$fstatistic #杠杆值 hatvalues(model) hatvalues(model)>2*mean(hatvalues(model))

先做出相关系数的矩阵，我们发现三种排放量之间高度相关，乙烯产量与大部分不相关