"R语言回归分析实例"
R语言是统计分析和数据挖掘领域最流行的语言之一，广泛应用于数据分析、机器学习、数据可视化等领域。本文将对R语言中的回归分析进行详细的介绍和实例分析。
回归分析的基本概念
回归分析是统计学中一种常用的分析方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。回归分析的基本假设包括：
1. 线性模型的基本假定：多元线性回归模型的矩阵表达式可以写为：y = Xβ + ε，其中y是因变量，X是设计矩阵，β是回归系数，ε是随机扰动项。
2. 假设1：所有解释变量之间互不相关（无多重共线性）。
3. 假设2：随机扰动项具有零期望、同方差序列不相关。
4. 假设3：假设变量与随机项不相关。
5. 假设4：随机扰动项满足正态分布。
6. 假设5：线性模型设定是正确的。
实例分析
本实例中，我们将使用R语言对回归分析进行实例分析。我们需要读取数据：
```R
c1=read.csv("E:/Rdata/20170917.csv")
```
然后，我们对连续型变量进行探索性数据分析，画出直方图、箱型图、分布密度估计图和正态概率图。对于离散型变量，可以画其分布频数条形图和分布频数表。
```R
eda.shape=function(x){
oldpar=par(mfcol=c(2,2),mar=c(2,2,0.2,0.2),mgp=c(1.2,0.2,0))
hist(x,main="",xlab="",ylab="")
plot(density(x),xlab="x",ylab="",main="")
boxplot(x)
qqnorm(x,main="",xlab="",ylab="")
qqline(x)
par(oldpar)
invisible()
}
attach(c1)
eda.shape(Height)
eda.ts(Height)
```
从图中可以看出，身高的分布接近正态分布且无明显的异常点。
然后，我们使用pairs函数画出数值型变量Weight、Height和Age之间的关系图。
```R
pairs(cbind(Height,Weight,Age))
```
从散点图阵中可以看出 Height 和Weight 之间有线性相关关系。
我们使用boxplot函数画出Sex在不同水平上各变量的箱型图，研究因子Sex对其它变量的影响。
```R
oldpar=par(mfcol=c(1,3))
boxplot(Weight~Sex,ylab="Weight")
boxplot(Height~Sex,ylab="Height")
boxplot(Age~Sex,ylab="Age")
par(oldpar)
```
从图中可以看出，男女的体重、身高有明显的差别，而年龄则差别不明显。
结论
通过本实例，我们学习了R语言中的回归分析，并使用R语言对回归分析进行了实例分析。我们了解了回归分析的基本概念，了解了如何使用R语言进行数据分析和可视化，并且掌握了R语言中的回归分析函数和方法。
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