R语言与回归分析最全版.ppt

R语言与回归分析
R简介
R语言分析一个简单的线性模型
总结与展望
作业
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R简介


3. R程序包的安装及使用
4. R语言中的几点注意事项
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S语言与R
R是一个有着强大统计分析及作图功能的软件系统
R语言可以看作是贝尔实验室开发的S语言的一种实现或形式
S语言主要内含在S-PLUS软件中,可将R和S-PLUS视为S语言的两种形式
S/S-PLUS方面的文档都可以直接用于R
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R的安装与运行
R的安装:/
下载R的安装程序和R程序包
(R下载地址:-/bin/windows/base/)
.org/,单击download R单击Windows ,在单击base 单击Download R for Windows
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R程序包的安装
(1)菜单方式:联网条件下,按程序包安装程序包选择CRAN镜像服务器
选择程序包
(2)命令方式:(“PKname”)
(3)本地安装:下载需要的程序包及与之关联的程序包,再用“程序包”菜单中的“用本机的zip文件安装程序包”
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R程序包的使用
除R的标准程序包外,新安装的程序包使用前必须载入,两种载入方式:
菜单方式:
通过“程序包”菜单中的“载入程序包”,再从已有程序包中选定需要的一个加载;
(2) 命令方式:
在命令提示符后键入
>libiary(“PKname”) # 或 libiary(‘PK name’) ,libiary(PKname)
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R语言中的几点注意事项
R语言区分大小写,即A与a不同;正常情况下所有字母和数字都是可用的。
命令由(;)分隔,或另起新行。
基本命令由({和})合并成复合表达式
注释以(#)开始,到行末结束。
命令未结束,R给出提示符(+)。
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R语言与线性回归
线性回归模型的简单回顾
如何应用R语言进行回归分析
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线性回归模型的简单回顾
Y通常称为因变量或响应变量,X称为自变量或预报变量。Y值由两部分组成,一部分由X决定是X的函数,记为f(X);另一部分由其他为考虑因素所产生的影响被称为随机误差,记为e。模型记为:
Y=f(X)+e
要求 E(e)=0,特别的f(X)取为线性函数。
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线性回归模型的简单回顾
回归分析的主要目的是探寻因变量与自变量之间的关系。
最常用的函数形式是线性函数,含有p个自变量的一般线性模型:
其中为常数项, 为第j个解释型变量的回归系数,它意味着,若
变化一个单位,可以预期变化多少单位。
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