R-6 线性回归模型流程

标签：tps   就是   boxplot   img   col   line   code   zone   相关系数   

本节内容：

0：小知识

1：新数据要如何进行分析

2：第二步骤：理解数据

3：第三步骤：相关分析

0：小知识

0.1：我们说对分析一个数据一般是分步骤的：那么我们可以对其中的步骤进行打标签，也就是跟书签一样。

Ctrl+Shift+r

0.2： 将图形赋值一个变量后，这个变量其中会有图形的一些信息如y轴x轴频数等信息 

plot_draw = plot(,,,,) 

0.3：如何查看R的新包  登录R官网-->https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/

一、新数据要如何进行分析

二、第二步骤：理解数据

统计量：summary(energraw)  names(energraw)   str(energraw)

可视化：对y的变量进行直方图、箱线图

attach(airquality)

par(mfrow=c(1,2))
boxplot(Temp,col = 45)
hist(Temp)

print(boxplot(Temp,col = 45))
print(hist(Temp))

三、第三步骤：相关分析

3.1：一个一个的做plot

plot(Ozone,Temp,col="tomato",main = "Temp & Ozone")
plot(Temp~Ozone,data = airquality)
abline(lm(Temp~Ozone,data = airquality))  
#添加拟合线  系统对y和x做出的解释是怎么样的

3.2：做相关系数矩阵

R-6 线性回归模型流程

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hero799/p/11984963.html