R语言应用实战-OLS模型算法原理及应用示例

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格图洛书 发表于 2021/11/18 23:00:43 2021/11/18
【摘要】 前言 变量之间的关系可以分为函数关系(有精确的数学表达式)和相关关系可以分为:平行关系(一元回归分析),依存关系(多元回归分析)。 以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自行订阅,你的支持就是我不断更新的动力哟! MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程(附源码) tableau可视化数据分...

前言

变量之间的关系可以分为函数关系(有精确的数学表达式)和相关关系可以分为:平行关系(一元回归分析),依存关系(多元回归分析)。

以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自行订阅,你的支持就是我不断更新的动力哟!

MATLAB-30天带你从入门到精通

MATLAB深入理解高级教程(附源码)

tableau可视化数据分析高级教程

今天就来总结一下ols模型

一.ols模型需要满足四个假设:

1.正态性,可以通过qqplot进行检验,看看是否分布在45度倾斜角的直线上

2.独立性,可以根据自己的经验进行判断,比如年龄和头发的颜色两个变量之间基本使相互独立的,也可以用car包的Durbin~Watson检验函数

3.线性相关,可以通过成分残差图来进行判断,可以加载car包,crplots()函数进行检验

4.同方差性,可以通过car包中的ncvTest()函数进行检验

二.案例代码

t<-c(1978,1979,

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/119884403

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