用R進行一元線性回歸分析建模

概念：一元線性回歸**是指成對的兩個變數資料的散點圖呈現出直線趨勢時，採用最小二乘法，找到兩者之間的經驗公式，即一元線性回歸**模型。根據自變數的變化，來估計因變數變化的**方法。

我用的是r內建資料集mtcars，要**的是當每加侖汽油能跑23英里（mpg=23）的車有多重（wt?）。下面貼一下**，**較簡單，但重要的是這個流程！

1.

attach(mtcars);plot(mpg,wt);fm

summary(fm)
abline(fm)#加擬合曲線
coef(fm)#查截距與斜率（經濟：回歸係數）
resid(fm)#查殘差

再看下這四張圖

依次是**殘差圖（檢視是否線性），qq正態檢驗圖（檢視正態性。應近似為45度直線），位置尺度診斷圖（檢視同方差性。水平線周圍應隨機分布），cook距離/殘差與槓桿圖（檢視離群點，高槓桿點）

2.檢驗模型

先對斜率/回歸係數檢驗

n

se

再對截距檢驗

bo

3.**

predict(fm,data.frame(mpg=23))

還可以看一下該模型95%的置信區間（

95%置信區間就是說某個統計量落在這個區間裡的可能性是95%）

sx

fit       lwr      upr

1  4.582291 4.2403494 4.924232
2  4.582291 4.2403494 4.924232
3  4.173791 3.9024329 4.445149

我感覺模型是沒有問題的，但這資料不適合用一元線性回歸模型。

最後別忘了解綁！

detach(mtcars)

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