如何评估异常值的影响 r语言多元回归'

如题所述

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第1个回答 2017-03-30

attach(byu) lm(salary ~ age+exper) lm(salary~.,byu) #利用全部自变量做线性回归 lm()只能

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R笔记:多重线性回归(三)_模型评估与诊断答：如果存在多重共线性问题，可能需要考虑剔除或合并自变量、逐步回归、主成分回归、岭回归、Lasso回归、偏最小二乘法回归等方法解决。本文通过实际案例展示了如何在R语言中使用相关函数（如olsrr、car等）对模型进行评估和诊断。通过绘制诊断图（如残差与预测值散点图、残差拟合离散图、学生化残差图等），可...

R语言系列8.7——线性回归:多元线性回归答：示例1：new.eg1 这个例子展示了如何在R中建立一个多元线性模型，通过多个自变量预测一个连续的因变量。通过这个实例，我们可以学习如何进行变量选择和模型评估。示例2：new.eg2 在这个例子中，我们将探讨如何处理缺失值和异常值，以提高模型的稳健性。通过实际操作，理解如何处理这些问题对模型结果的影响。

R语言入门之线性回归答：进行回归诊断时，关注异常值的识别，这些异常值可能对结果产生影响，需妥善处理。R中通过anova()函数可比较不同模型的优劣，如考虑删除某个变量（如drat）对模型的影响。交叉验证是评估模型泛化能力的有效方法，通过DAAG包中的cv.lm()函数实现。结果展示不同折数的均方误差，用于评估模型稳定性。变量选择...

【示例】多元线性回归分析(很详细)答：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...

R语言曲线回归:多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析_百度...答：多项式回归作为多元回归的一种特殊形式，对于线性模型而言，调整后的R平方值和AIC值在模型评估中至关重要。调整后的R平方值越大越好，AIC值越小则意味着模型越优。通过比较不同模型的平方和检验结果，如非显着的p值，可以判断额外添加的模型项是否显著地减少了平方误差。在使用多项式样条回归时，我们应用...

R语言多元回归分析如何判断拟合优度?答：但可能不是最好的，所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述，调整后的R方更准确，即自变量对因变量的解释率为27.8%，T为各自变量是否有显著影响的检验，具体的显著性仍然取决于随后的P值，如果p值< 0.05，则自变量影响显著。

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