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R语言线性回归数据分析案例可视化报告
从源下载数据集。
pima-read.table(/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data,header=F,sep=,)
清理数据2.a放入数据列
colnames(pima)-c(npreg,glucose,bp,triceps,insulin,bmi,diabetes,age,class)
head(pima)
##npregglucosebptricepsinsulinbmidiabetesageclass
##161487235033.60.627501
##21856629026.60.351310
##38183640023.30.672321
##418966239428.10.167210
##50137403516843.12.288331
##65116740025.60.201300
head(pima)
##npregglucosebptricepsinsulinbmidiabetesageclass
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##50137403516843.12.288331
##65116740025.60.201300
pairs(pima,gap=0.5,col=navyblue)
pimalm-lm(class~npreg+glucose+bp+triceps+insulin+bmi+diabetes+age,data=pima)
summary(pimalm)
##
##Call:
##lm(formula=class~npreg+glucose+bp+triceps+insulin+
##bmi+diabetes+age,data=pima)
##
##Residuals:
##Min1QMedian3QMax
##-1.01348-0.29513-0.095410.321121.24160
##
##Coefficients:
##EstimateStd.ErrortvaluePr(|t|)
##(Intercept)-0.85389430.0854850-9.9892e-16***
##npreg0.02059190.00513004.0146.56e-05***
##glucose0.00592030.000515111.4932e-16***
##bp-0.00233190.0008116-2.8730.00418**
##triceps0.00015450.00111220.1390.88954
##insulin-0.00018050.0001498-1.2050.22857
##bmi0.01324400.00208786.3443.85e-
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