R語言實(shí)驗(yàn)報(bào)告-回歸分析在女性身高與體重的應(yīng)用

1、word專業(yè)整理學(xué)習(xí)資料整理分享學(xué)習(xí)資料整理分享R語言實(shí)驗(yàn)報(bào)告回歸分析中身高預(yù)測體重的模型學(xué)院：班級：學(xué)號：姓名：導(dǎo)師：成績：目錄TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 一、實(shí)驗(yàn)背景1 HYPERLINK l bookmark6 o Current Document 二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康? HYPERLINK l bookmark8 o Current Document 三、實(shí)驗(yàn)環(huán)境1 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1給出實(shí)驗(yàn)女性的身高體重信息；2運(yùn)用簡單線性回歸分析

2、；2運(yùn)用多項(xiàng)式回歸分析2 HYPERLINK l bookmark12 o Current Document 五、實(shí)驗(yàn)過程2 HYPERLINK l bookmark34 o Current Document （一）簡單線性回歸2 HYPERLINK l bookmark18 o Current Document 展示擬合模型的詳細(xì)結(jié)果2 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 女性體重的數(shù)據(jù)2列出擬合模型的預(yù)測值3列出擬合模型的殘差值3得出身高預(yù)測體重的散點(diǎn)圖以及回歸線3 HYPERLINK l bookmark36 o Current Docum

3、ent （二）多項(xiàng)式回歸5 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 1.展示擬合模型的詳細(xì)結(jié)果5 HYPERLINK l bookmark20 o Current Document 2.身高預(yù)測體重的二次回歸圖5 HYPERLINK l bookmark32 o Current Document 六、實(shí)驗(yàn)分析7七、總結(jié)7一、實(shí)驗(yàn)背景從許多方面來看，回歸分析都是統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心。她其實(shí)是一個(gè)廣義的概念，通指那些用一個(gè)或多變量（也稱自變量或解釋變量）來預(yù)測響應(yīng)變量（也稱因變量、效標(biāo)變量或結(jié)果變量）的方法。通常，回歸分析可以用來挑選與響應(yīng)變量相關(guān)的解釋變量，可

4、以描述兩者的關(guān)系，也可以生成一個(gè)等式，通過解釋變量來預(yù)測響應(yīng)變量。二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康腞是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。R是屬于GNU系統(tǒng)的一個(gè)自由、免費(fèi)、源代碼開放的軟件，它是一個(gè)用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)制圖的優(yōu)秀工具；本次試驗(yàn)要求掌握了解R語言的各項(xiàng)功能和函數(shù)，能夠通過完成試驗(yàn)內(nèi)容對R語言有一定的了解，會運(yùn)用軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；通過本實(shí)驗(yàn)加深對課本知識的理解以及熟練地運(yùn)用R語言軟件來解決一些復(fù)雜的問題。三、實(shí)驗(yàn)環(huán)境Windows系統(tǒng)，R或者RStudio四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容本實(shí)驗(yàn)提供了15個(gè)年齡在3039歲間的女性的身高和體重信息運(yùn)用回歸分析的方法通過身高來預(yù)測體重，獲得一個(gè)等式可以幫助我們分辨哪些過重或

5、過輕的個(gè)體。給出實(shí)驗(yàn)女性的身高體重信息；運(yùn)用簡單線性回歸分析；運(yùn)用多項(xiàng)式回歸分析五、實(shí)驗(yàn)過程(一)簡單線性回歸展示擬合模型的詳細(xì)結(jié)果fitt(Intercept)-87.516675.93694-14.741.71e-09*height3.450000.09L1437.851.09C-14sign#,codes:0仏小0.00：*0.010.05L.!0.1L1Residualstandarderror:1,525on13degreescffreedcmuklpleR-squared:0.991,AdjustedR-squared:0.9903F-staTisfic;1433on1andVdf

6、,p-value:1.091e-M女性體重的數(shù)據(jù)wonen$weigkt1；11511712012J126129132135139142146150154155164列出擬合模型的預(yù)測值fitted(fit)234S671910IM血刖122朋皿陽砂冊133.2833W此朋陽巫12131415肌唧皿別加刪也佃就倔nIhhII列出擬合模型的殘差值residuas(tit)123156724W7叮66666670.51666667必06666陽4H皿加(H期圧丄28333333S910L1121314-l.Znn-1.18333333-1,63333333-1.08333333-3,5333333

7、30.01666M71.566666673血恤郵時(shí)嘰IM血酣+natanAge30-39+H薊帥inindies)：+皿伽取(inpornds)HttoseeiWplot:abline(fit)ablineffit)word專業(yè)整理學(xué)習(xí)資料整理分享wordt=疇隔WomenAge3039arghnpoun5860626466687072Heighi(ininches)(二)多項(xiàng)式回歸展示擬合模型的詳細(xì)結(jié)果fit!t)(intercept)261.8Z81S25.1967710.3932.36e-O7111height-7.MSJ20.77769-9.4496.5fle-Q7I(h咖訕2)0.0

8、83060.0059813.8919.32e-Mmsigrifcodes:0畑0.001何0.01*0.050.11J1Residualstandarderror:0.3841cn12degreesoffreedomMultipleR-sqjard:0.9995,AdjustedSquired:0.9994F-statistic:1.139酣)4on2and12DFfp-value:toseenextplct:1価恤郵恤札世訓(xùn)f也)汕呱刪刪冊恤他)word|t|）欄，可以看到回歸系數(shù)（3.45）顯著不為0（P0.001）,表明身高每增高1英寸，體重預(yù)期增加3.45磅。R平方項(xiàng)（0.991）表明模型可以解釋體重99.1%的方差，它也是實(shí)際和預(yù)測值之間的相關(guān)系數(shù)的平方（R2=r2）。參差標(biāo)準(zhǔn)誤則可認(rèn)為是模型用身高預(yù)測體重的平均誤差。我們已經(jīng)輸出了真實(shí)值、預(yù)測值和殘差值，由身高預(yù)測體重的散點(diǎn)圖，可以看出最大的殘差值在身高矮和身高高的地方出現(xiàn)。（二）多項(xiàng)式回歸Height+0.083*Height新的預(yù)測等式為：Weight=261.88-7.35*Height在p0.001的水平下，回歸系數(shù)都非常顯著。模型的方差解釋率已經(jīng)增加到了99.9%。二次項(xiàng)的顯著性（t=13.89,p0.001）表明包含二次項(xiàng)提高了模型的擬合度，說明多項(xiàng)式