线性回归模型的成立需满足四个条件（LINE）：线性（linear）、独立性（Independence）、正态性（Normal）、等方差性（equal variance）。R语言提供了多元线性回归分析的强大功能。通过调用R中的summary()函数，可获取模型拟合结果，包括残差、系数、标准误、P值、决定系数以及F统计量等，用于评估模型优劣。
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。
变量选择常采用逐步回归筛选方法，R中“MASS”包的stepAIC()函数依据AIC准则进行变量优化。
掌握lm()函数是线性回归应用的关键。通过实践与理解这些原理，你将能熟练进行多元线性回归分析。
本文如未解决您的问题请添加抖音号：51dongshi（抖音搜索懂视），直接咨询即可。
热心网友
回答时间：2025-01-26 01:11
