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R语言线性回归案例报告
??R初始指令
安装“汽车”包:install.packages(“汽车”)加载库汽车
library(car)
加载汽车中的数据:数据(Salaries,package=“car”)查看您的办公桌上的数据(屏幕):它所表示的薪水视图(帮助)和数据描述:help(薪水)?变量的确切名称:名称(薪金)
datos-Salaries
names(datos)
##[1]rankdisciplineyrs.since.phdyrs.service
##[5]sexsalary
考虑谁是定量和定性的变量
head(datos)
##rankdisciplineyrs.since.phdyrs.servicesexsalary
##1ProfB1918Male139750
##2ProfB2016Male173200
##3AsstProfB43Male79750
##4ProfB4539Male115000
##5ProfB4041Male141500
##6AssocProfB66Male97000
分散图
虽然有些变量不是量化的,但相反,它们是绝对的,例如秩序是有序的,我们将要制作离散图
pairs(datos,col=blue)
考虑到图表,我们将运行变量之间的简单回归模型:“yrs.since.phd”“yrs.service”,但首先让我们来回顾一下变量之间的相关性。?因此,我们要确定假设正态性的相关系数
cor(datos$yrs.since.phd,datos$yrs.service)
##[1]0.9096491
考虑到这两个变量之间的相关性高,解释结果
regresion-lm(yrs.since.phd~yrs.service,data=datos)
regresion
##
##Call:
##lm(formula=yrs.since.phd~yrs.service,data=datos)
##
##Coefficients:
##(Intercept)yrs.service
##6.43840.9013
结果
因变量yrs.since.phd的选择是正确的,请解释为什么编写表单的模型:y=intercept+oendiente*x
解释截距和斜率
summary(regresion)
##
##Call:
##lm(formula=yrs.since.phd~yrs.service,data=datos)
##
##Residuals:
##Min1QMedian3QMax
##-11.518-3.748-1.5502.52224.450
##
##Coefficients:
##EstimateStd.ErrortvaluePr(|t|)
##(Intercept)6.438380.4532314.212e-16***
##yrs.service0.901320.0207143.522e-16***
##---
##Signif.codes:0***0.001**0.01*0.05.0.11
##
##Residualstandarderror:5.36on395degreesoffreedom
##MultipleR-squared:0.8275,AdjustedR-squared:0.827
##F-statistic:1894on1and395DF,p-value:2.2e-16
假设检验
根据测试结果,考虑到p值=2e-16,是否拒绝了5%的显着性值的假设??斜率为零根据测试结果,考虑到p值=2e-16,关于斜率的假设是否被
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