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這篇文章主要講解了“R語(yǔ)言線性回歸怎么使用”,文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“R語(yǔ)言線性回歸怎么使用”吧!
一、R安裝
R for Mac OS
RStudio
二、線性回歸基礎(chǔ)
eg1:
憑我們的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)可知,物理成績(jī)確實(shí)與數(shù)學(xué)成績(jī)有一定的關(guān)系。但是除此之外,還存在其他影響物理成績(jī)的因素,例如,,是否喜歡物理,用再物理學(xué)習(xí)上的時(shí)間等
eg2:
商品銷(xiāo)售收入與廣告支出經(jīng)費(fèi)之間的關(guān)系,商品銷(xiāo)售收入與廣告支出經(jīng)費(fèi)有著密切的聯(lián)系。但是還有很多其他因素
eg3:
糧食產(chǎn)量與施肥量之間的關(guān)系。在一定范圍內(nèi),施肥量越大,糧食產(chǎn)量就越高,但是施肥量并不是影響糧食產(chǎn)量的唯一因素。
年齡 | 23 | 27 | 39 | 41 | 45 | 49 | 50 |
脂肪 | 9.5 | 17.8 | 21.2 | 25.9 | 27.5 | 26.3 | 28.2 |
年齡 | 53 | 54 | 56 | 57 | 58 | 60 | 61 |
脂肪 | 29.6 | 30.2 | 31.4 | 30.8 | 33.5 | 35.2 | 34.6 |
人體的脂肪含量與年齡之間的有怎樣的關(guān)系?
首先我們做散點(diǎn)圖。以x軸表示年齡,y軸表示脂肪。(自己做散點(diǎn)圖,)
從散點(diǎn)圖,可以看出,它們散布在從左下角到右上角的區(qū)域。對(duì)于兩個(gè)變量的這種相關(guān)關(guān)系,我們稱(chēng)之為正相關(guān)。還有一些變量,例如汽車(chē)的重量和汽車(chē)每消耗lL汽油所行駛的平均路程,稱(chēng)為負(fù)相關(guān)。
從散點(diǎn)圖可以看出,這些點(diǎn)大致分布在通過(guò)散點(diǎn)圖中心的一條直線附近。如果散點(diǎn)圖中心分布從整體上看大致在一條直線附近,我們就稱(chēng)這兩個(gè)變量之間具有線性相關(guān)關(guān)系,這條直線稱(chēng)為回歸直線(regression line).如果能夠求出這條回歸直線的方程(回歸方程),那么我們就比較清楚了解年齡與脂肪的關(guān)系。
最小二乘法
實(shí)際上,求回歸方程的關(guān)鍵是如何用數(shù)學(xué)的方法刻畫(huà)“從整體上看,各點(diǎn)到此直線的距離最小”
假設(shè)該直線為 y = bx + a
注意:
(x1,y1)(x2,y2)...(xi,yi).. 一個(gè)個(gè)點(diǎn)。到直線的距離,我們可以用點(diǎn)到直線的距離算出,但是這個(gè)比較復(fù)雜。
所以第一個(gè)簡(jiǎn)化==> 點(diǎn)(xi,yi) ,垂直向上,或垂直向下到直線的距離 yi - y = yi - (bxi + a)
但是yi - y 有正負(fù)之分,所以我們第二次簡(jiǎn)化,算平方
Q = (y1 - bx1 - a)^2 + (y2 - bx2 - a)^2 + .... + (yi - bxi - a)^2 + ...
只要計(jì)算出使得Q的最小的a和b,就能得到該回歸方程。
可以使用偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算得出a,b
a = ...
b = ...
b是回歸直線的斜率,a是截距
相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱
我們知道不是所有兩個(gè)變量的關(guān)系都是線性的,如何判斷是否能使用線性回歸呢?
統(tǒng)計(jì)中用相關(guān)系數(shù)r來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)弱。
r = ...
統(tǒng)計(jì)學(xué)認(rèn)為 如果 r <- [-1,-0.75] 那么負(fù)相關(guān)很強(qiáng), r<- [-0.75,-0.30] 負(fù)相關(guān)性一般, r<- [-0.25,0.25] 相關(guān)性弱,
r <- [0.75,1] 那么正相關(guān)很強(qiáng), r<- [0.30,0.75] 正相關(guān)性一般,
三、RStudio測(cè)試
數(shù)據(jù):
研究嬰兒生理發(fā)育issue,并收集了10名嬰兒在出生后一年內(nèi)的月齡和體重?cái)?shù)據(jù)。
年齡(月) | 01 | ??03 | 05 | 02 | 11 | 09 | 03 | 09 | 12 |
體重(kg) | 4.4 | 5.3 | 7.2 | 5.2 | 8.5 | 7.3 | 6.0 | 10.4 | 10.2? |
03 |
6.1 |
我們用c()函數(shù)以向量的形式輸入月齡和體重 > x_age=c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3) > y_weight=c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1) > mean(y_weight) => 計(jì)算平均數(shù) [1] 7.06 > sd(y_weight) => 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差 [1] 2.077498 > cor(x_age,y_weight) => 計(jì)算相關(guān)性 [1] 0.9075655 > plot(x_age,y_weight) => 畫(huà)散點(diǎn)圖 > cor_xy = lm(y_weight~x_age + 1) => 設(shè)置擬合曲線方程式 > plot(cor_xy) => 畫(huà)回歸直線 > coef(cor_xy) => 計(jì)算回歸直線的斜率和截距 (Intercept) x_age 4.3596206 0.4655827 > z = data.frmae(x_age=13) > predict(cor_xy,z) => 我們來(lái)預(yù)測(cè)13個(gè)月的嬰兒的體重
感謝各位的閱讀,以上就是“R語(yǔ)言線性回歸怎么使用”的內(nèi)容了,經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)R語(yǔ)言線性回歸怎么使用這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!
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