R语言系列8.7——线性回归：多元线性回归

Question

如题所述

Answer 1

多元线性回归在R语言中的应用示例

在R语言中，多元线性回归（Multiple Linear Regression）是一种用于研究多个自变量如何同时影响一个因变量的统计方法。它可以帮助我们理解多个因素之间复杂的相互作用，是数据分析中常用的一种预测模型。

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。

示例3：new.eg3

实例3聚焦于数据可视化，我们将学习如何使用散点图和残差图来直观地分析模型的拟合情况和残差分布，帮助我们深入理解模型的性能。

数据集：revenue.txt

revenue.txt文件提供了一个实际的收入数据集，通过这个文件，我们将展示如何将多元线性回归应用于实际商业问题，预测与多个因素相关的收入变化。

示例4：new.eg5

最后的实例new.eg5，我们将深入探讨模型的预测能力和解释能力，以及如何使用模型预测新的数据点，以及调整模型参数以优化模型性能。