對資料做正態性檢驗
shapiro.test(data) 若結果中的p值小於w值，則資料服從正態分佈
用lm(fomula,data)擬合回歸模型
常用的分隔符號有
~ 分隔符號，左邊為響應變數，右邊為解釋變數。
+ 分割解釋變數
：表示**變數的互動項
* 表示所有可能的互動項y~x*y*z=y~x+y+z+x:y+x:z+y:z
- 表示互動項達到某個次數y~(x+y+z)-2可展開為y~x+y+z+x:y+x:z+y:z
. 表示除因變數外的所有變數y~.
-1 刪除截距項
i() 從算數的角度來解釋括號中的變數
function 可以在表示式中用的數學函式
對擬合線性模型非常有用的其他函式（對應於函式的返回物件）
summary()展示模型的詳細結果
coefficients()列出擬合模型的模型引數
confint()提供模型引數的置信區間
fitted()列出擬合模型的**值
residuals()列出擬合模型的殘差值
anova()生成乙個模型的方差分析表，或者比較兩個或更多你和模型的方差分析表
vcov()列出模型引數的協方差矩陣
aic()輸出赤池資訊統計量
plot()··生成評價你和模型的診斷圖
predict()用擬合模型對新的資料集**響應變數值
簡單線性回歸（以2023年到2023年陝西省蘋果**為例，，，因為太懶就用了手邊的資料，，然後，我後悔了）
我們分析居民消費**指數（解釋變數）與蘋果**的關係（響應變數）
abline()和lines()的區別
函式lines()其作用是在已有圖上加線，命令為lines(x,y),其功能相當於plot(x,y,type="1")
函式abline()可以在圖上加直線，其使用方法有四種格式。
（1）abline(a,b)
表示畫一條y=a+bx的直線
（2）abline(h=y)
表示畫出一條過所有點得水平直線
（3）abline(v=x)
表示畫出一條過所有點的豎直直線
（4）abline(lm.obj)
表示繪出線性模型得到的線性方程
簡單回歸分析
很顯然這兩者的關係不能簡單地用一元線性回歸來表示（。。。）
多項式回歸
擬合含有二次項的等式
加入i(cpi^2)表示向**等式新增乙個cpi的平方項
這個更恐怖。。。。。。好了，就醬吧
那擬合三次多項式如何做呢？正如你猜測的那樣
fit=lm(price~cpi+i(cpi^2)+i(cpi^3))
這裡我們擴充一下car包中的scatterplot() 函式，它可以很容易很方便的繪製二元關係圖（r瓦塔拉，等會再做這個）
scatterplot(weight~height,data=women,spread=false,lty.smooth=2,pch=19)
多元線性回歸（這下換乙個資料框。。。）
以基礎包中的state.x77資料集為例，**一下乙個州的犯罪率和其他因素的關係，包括人口，文盲率，平均收入和結霜天數。
為了以後方便處理作如下轉化
states=as.data.frame(state.x77[,c("murder","population","illiteracy","income","frost")]),將我們需要的資料容納在乙個框裡
由於frost的係數沒有顯著不為0，表示當其他變數不變時，frost與murder不呈線性相關。
總體來看所有解釋變數解釋了56.7%的方差
有互動項的多元線性回歸
以資料框中的汽車資料為例
可以看到，在pr一欄中，馬力與車重的互動項是顯著的，這意味著響應變數與另外乙個變數的關係依賴於另乙個解釋變數的水平
通過effects包中的effect（）函式，可以用圖形展示互動項的結果格式為plot(effect(term,mod,xlevels),multiline=true)
艾葉 R學習筆記（1）
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