R语言实现线性拟合

Python012

R语言实现线性拟合,第1张

formula代表拟合的公式，如Y~X，则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ，如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外，还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。

lm对象即lm函数返回的值，其属性包括

常用的有 coefficients ， residuals 和 fitted.values ，分别表示拟合的得到的各系数的值、残差和预测值。

可以看出该拟合曲线为y=0.52805925 -0.02797779x

其他值的调用，包括p值，给定x预测的y值，拟合系数R方等需要通过summary函数调用

也可以直接通过 summary(line.model) 打印出大部分与回归直线相关的一些结果

1、利用geom_smooth进行曲线的拟合。

2、利用spline进行插值操作。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

卡方拟合优度检验，用于衡量观测频数与期望频数之间的差异

一般地，假设总体分r类 ,分布假设检验问题

在原假设下， 期望频数 ：

假设从总体中随机抽取n个样本，并记 为样本中分到类中的个数，称为 观测频数 。

K.Pearson在原假设 成立下：

因此，在显著性水平 下，拒绝域为

p-value = 0.9254>0.05,则不应拒绝原假设，孟德尔的结论是成立的。

同理，可以先计算出

某美发店上半年各月顾客数量如下，请问该店各月顾客数是否为均匀分布？

我们用R语言来模拟一下实际操作

R语言实验结果与示例完全相同。