R语言实现线性拟合

Python013

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

过于看重局部性质。R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。局部统计窗口比例越少，拟合越不光滑，因为过于看重局部性质。R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。

用forecast包中的auto.arima自动拟合Arima模型会显示一串结果，最后一个结果就是

Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift，说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR(0),MA(0)和季节差分一次的Arima模型。