文档介绍：数学与计算科学学院
《统计建模与R软件》实验报告
题目: 用R软件作回归分析
专业: 信息与计算数学
学号:
姓名:
指导教师: 黄新博士
成绩:
二零一五年三月二十四日
《统计建模与R软件》实验报告( 3 )
学号: 姓名: 班级: 成绩:
实验名称:用R软件作回归的描述性分析
实验地点:
所使用的工具软件及环境: R软件
一、实验目的:
理解回归分析原理,会R软件对数据进行回归分析。
二、实验步骤:
1、确定Y 与变量X之间的定量关系表达式,即回归方程
2、对求得的回归方程的可信度进行检验
3、利用所求得的回归方程进行预测和控制
三、实验内容:
Forbes 数据:在十九世纪四、五十年代, 苏格兰物理学家James D. Forbes, 试图通过水的沸点来估计海拔高度.
问题:气压及沸点是如何联系的? 这种关系是强是弱? 我们能否根据温度预测气压? 如果能, 有效性如何?
求解过程:
> X<-matrix(c(,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,,
+ ,,,),ncol=4,byrow=T,
+ dimnames=list(1:17,c("F","h","log","log100")))
> forbes<-(X)
> plot(forbes$F,forbes$log100)
> plot(forbes$F,forbes$log100)
对Forbes数据散点图其基本上落在一条直线上,作回归分析,
> <-lm(log100~F,data=forbes)
> summary()
得到:
Call:
lm(formula = log100 ~ F, data = forbes)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
- - -
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -4