用R软件做线性回归分析问题.docx

文档介绍：用R软件做线性回归分析问题
x -08 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’
用R软件做线性回归分析问题
x -08 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ ‘**’ ‘*’ ‘.’ ‘ ’ 1
Residual standard error: on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: , Adjusted R-squared:
F-statistic: on 1 and 8 DF, p-value: -08
有以上计算结果得：
β0=，β1=，sdβ0=，sdβ1=,
对应两个系数的P-×10-8，是非常显著的，
关于方程的检验，残差的标准差σ=，相关系数的平方R2=,关于F分布的P-×10-8，也是非常显著的。
该模型能够通过t检验和f检验，因此回归方程为
y=+
我们将得到直线方程放在散点图上，得到图表2：
图表 1
下面分析残差,输入
> abline()
> <-residuals();plot()
得到残差图图表3
图表 2
，第7个点有点反常，可能存在一点问题，现在做一些简单的处理：
text(7,[7],labels=7,adj=)
> i<-1:10;forbes7<-(X[i!=7,])
> lm7<-lm(y~x,data=forbes7)
> summary(lm7)
得到
Call:
lm(formula = y ~ x, data = forbes7)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
- - -
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -07 ***
x -08 ***
---
Signif. codes: 0 ‘**