【示例】多元线性回归分析（很详细）

Question

如题所述

Answer 1

多元线性回归分析的关键步骤始于数据预处理，特别是处理类别型变量。例如，将二元类别如'Yes/No'编码为1和0，多类别变量如'Furnishing status'采用独热编码。数据集如Housing Price Prediction包含13个列，可用于预测房价。

R语言中，我们首先进行数据概述，然后通过图表来评估模型。残差图显示模型的残差与数据点顺序的关系，理想的残差应随机分布无明显模式。QQ图比较残差分布与正态分布，偏离对角线可能暗示异常值或模型不足。标准化残差散点图用于检查模型的精度，偏离零点线可能表明需要进一步分析。杠杆值图揭示观测点对模型的影响，高杠杆值可能表示异常点或复杂关系。

通过上述图表，我们可以对模型的假设、拟合效果及其可能存在的问题进行深入诊断，以便优化模型和处理潜在问题。