r语言 一元线性回归怎么得到回归方程

r语言 一元线性回归怎么得到回归方程

)attach(byu)lm(salary ~ age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted
Python150
R语言与统计-3:卡方检验

R语言与统计-3:卡方检验

R语言与统计-1:t检验与秩和检验 R语言与统计-2:方差分析拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况,计算出分类变量中各类别的期望频数,与分布的观察频数进行对比,判断期望频数与观察频数是否有
Python240
R语言:十一个统计检验都在这了

R语言:十一个统计检验都在这了

R语言的各种检验 1、W检验(Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布,R函数:shapiro.test(). 结果含义:当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为
Python150
中介效应分析属于什么研究方法类别

中介效应分析属于什么研究方法类别

在当前学术研究中,会经常遇到中介作用和调节作用,但很多小伙伴还搞不清楚什么是中介效应、什么是调节效应?以及如何区分两者?那么闲话少叙下面就来为大家一一讲解。1明确概念中介效应或者调节效应并非分析方法,而是一种关系的描述,研究人员需要结合不同
Python200
bim在R语言中是什么

bim在R语言中是什么

bim在R语言中是:1.几何和工程图中的“R”表示半径;热学中的“R”表示普通气体常数;电学中“R”表示电阻;试卷中的“R”表示正确。建筑信息模型(BuildingInformationModeling)是以建筑工程项目的各项相关信息数据作
Python140
R语言绘制相关系数图||线面组合

R语言绘制相关系数图||线面组合

是不是看到这种图心里痒痒的,三年了,终于有人把它重现出来了。 从原图我们很容易发现,主要有三部分:右上角是类似于corrplot包中的上三角相关系数图;下三角是一组点之间的连接线(作者用了弧线,直线也能达到同样的效果);剩余部分主要是图
Python150
R语言如何提取p值

R语言如何提取p值

将t.test()的结果保存下来,然后用$符号提取。如res &lt- t.test()res$p.value或者t.test()$p.value注意t检验中的参数照写框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R,相关系数R绝对值越大
Python140
R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?

R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?

框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R,相关系数R绝对值越大,颜色越深(红正,蓝负)。统计学中,P值越小相关性越显著,一般来说 一个*代表显著相关(P值为0.01,选取不同参数可能不一样)、两个**代表极显著相关(P值为0.001)、三
Python170
R语言中 关于求一个矩阵的相关系数的问题

R语言中 关于求一个矩阵的相关系数的问题

analyze-correlate-bivariate-选择变量ok输出的是相关系数矩阵相关系数下面的sig.是显著性检验结果的p值,越接近0越显著。另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格下的解释就知道,比如“**.correl
Python290
R语言与统计-2:方差分析

R语言与统计-2:方差分析

R语言与统计-1:t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 (在完全随机设计的实验中,两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较,对于三组和三组以上的均数比较,就需要用到方差分析。) 可以看
Python480
R语言分布的卡方拟合优度检验

R语言分布的卡方拟合优度检验

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.
Python140
金融时间序列分析用R语言建立AR模型?!

金融时间序列分析用R语言建立AR模型?!

对R做平稳性检验,结果显示,在5%的显著性水平下接受拒绝原假设,表明不存在 ... 在建立计量经济模型时,总要选择统计性质优良的模型对上证指数收益率序列AR(3)模型进行条件异方差的ARCHLM检验(滞后8阶),结果给出 AR模型的参数估计
Python150
R语言怎么做多因变量的多元线性回归

R语言怎么做多因变量的多元线性回归

举个例子:一般人在身高相等的情况下,血压收缩压Y与体重X1和年龄X2有关,抽取13组成年人数据(如下图),构建Y与X1、X2的线性回归关系。1.先创建一个数据框blood:  blood&lt-data.frame(     X1
Python150
R语言与统计-2:方差分析

R语言与统计-2:方差分析

R语言与统计-1:t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 (在完全随机设计的实验中,两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较,对于三组和三组以上的均数比较,就需要用到方差分析。) 可以看
Python110