regression，通常指用一个或者多个预测变量，也称自变量或者解释变量，来预测响应变量，也称为因变量、效标变量或者结果变量的方法
存在多个变量
AIC 考虑模型统计拟合度、用来拟合的参数数目
AIC值越小，越好
更多的变量：
图一：是否呈线性关系， 是
图二：是否呈正态分布，一条直线，正态分布
图三：位置与尺寸图，描述同方差性，如果方差不变，水平线周围的点应该是随机分布
图四：残差与杠杆图，对单个数据值的观测，鉴别离群点、高杠杆点、强影响点
模型建好，用predict函数对剩余500个样本进行预测，比较残差值，若预测准确，说明模型可以。
analysis of variance，简称ANOVA，也称为变异数分析。用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。广义上，方差分析也是回归分析的一种，只不过线性回归的因变量一般是连续型变量。自变量是因子时，研究关注的重点通常会从预测转向不同组之间的差异比较。也就是方差分析。
power analysis，可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值所需的样本量。也可以在给定置信度水平情况下，计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率
拓展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。线性回归、方差分析都是基于正态分布的假设
-泊松回归 ，用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析。泊松回归假设因变量是泊松分布，并假设它平均值的对数可被未知参数的线性组合建模
-logistic 回归
通过一系列连续型或者类别型预测变量来预测二值型结果变量是，logistic 回归是一个非常有用的工具。流行病学研究中用的多。
Principal Component Analysis，PCA，探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 是一种数据降维技巧。可以将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量。这些无关变量成为主成分。主成分是对原始变量重新进行线性组合，将原先众多具有一定相关性的指标，重新组合为一组的心得相互独立的综合指标。
探索性因子分析法 exploratory factor analysis，简称为EFA，是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。通过找寻一组更小的、潜在的活隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系
因子分析步骤与PCA一致
啤酒与尿布
首先可以利用fitdistr函数求得weibull分布的形状参数和尺寸参数，假设数据为x:
library(MASS) #fitdistr需要利用MASS包fitdistr(x, densfun = "weibull",lower=0)
得到形状参数shape与尺度参数scale
然后利用ks.test进行检验：
ks.test(jitter(x),"pweibull",shape,scale)上边的jitter用来做小扰动，因为如果x中有重复数据的话ks.test会报错，如果x中没有重复数据则不需要jitter。shape是得到的形状参数，scale是得到的尺度参数。
ks.test得到两个结果，一个是D,越小越好，一个是p-value，这个值要大于0.05
