R语言数据分析入门基础：预知未来的回归模型
本资源摘要信息涵盖了预知未来的回归模型的基础知识，包括数据分析展现与R语言的应用。该资源涵盖了回归诊断、正态分布检验、散点图目测检验、残差计算、多重共线性、广义线性模型、非线性模型等重要概念。
回归诊断是预知未来的回归模型的重要步骤，需要检查样本是否符合正态分布假设、是否存在离群值、线性模型是否合理、误差是否满足独立性、等方差、正态分布等假设条件、是否存在多重共线性等问题。
正态分布检验是判断样本是否符合正态分布的假设条件，使用shapiro.test()函数可以进行检验。如果P>0.05，则认为样本符合正态分布。
散点图目测检验是通过散点图来判断数据之间的关系，例如可以用于判断两个变量之间的相关性。
残差计算是计算回归模型的残差，使用residuals()函数可以计算残差，然后可以对残差进行正态性检验。
多重共线性是指在多元线性回归模型中，几个自变量之间存在高度相关性，会影响回归模型的结果。可以使用Kappa()函数来检测多重共线性。
广义线性模型是指在传统线性回归模型的基础上，引入了其他类型的连接函数，例如Logit连接函数、Probit连接函数等。广义线性模型可以处理各种类型的响应变量，例如二元响应变量、计数响应变量等。
非线性模型是指在传统线性回归模型的基础上，引入了非线性关系，例如多项式回归、对数法、指数法、幂函数法等。非线性模型可以更好地拟合实际数据，提高模型的预测能力。
在R语言中，可以使用各种函数和包来实现以上这些概念，例如lm()函数、glm()函数、shapiro.test()函数、residuals()函数、Kappa()函数等。
本资源摘要信息涵盖了预知未来的回归模型的基础知识，包括回归诊断、正态分布检验、散点图目测检验、残差计算、多重共线性、广义线性模型、非线性模型等重要概念，旨在帮助读者更好地理解和应用预知未来的回归模型。
