对R 自带的stackloss数据集进行逐步回归．（1）首先显示stackloss数据集的信息其中，变量为stack．loss（氨气损失百分比），Air．Flow（空气流量），Water．Temp（水温），Acid．Conc．（硝酸浓度）．（2）计算变量间的相关性——相关系数＞cor(stackloss)结果如下：（3）散布图矩阵＞library(car)＞scatterplotMatrix(st......
2023-11-18
一元线性回归回顾-基于R实验
【摘要】：回归分析的基本思想和方法以及“回归”名词的由来，要归功于英国统计学家高尔顿（Galton）．高尔顿和他的学生、现代统计学的奠基者之一皮尔逊（Pearson）在研究父母身高与其子女身高的遗传关系时，观察了1 078对夫妇，以每对夫妇的平均身高作为x，而取他们的一个成年儿子的身高作为y，将这些数据画成散点图，发现趋势近似一条直线＝33．73＋0．516x（单位：英寸，1英寸＝2．54 cm）．这表明：
回归分析的基本思想和方法以及“回归”名词的由来，要归功于英国统计学家高尔顿（Galton）．高尔顿和他的学生、现代统计学的奠基者之一皮尔逊（Pearson）在研究父母身高与其子女身高的遗传关系时，观察了1 078对夫妇，以每对夫妇的平均身高作为x，而取他们的一个成年儿子的身高作为y，将这些数据画成散点图，发现趋势近似一条直线
＝33．73＋0．516x（单位：英寸，1英寸＝2．54 cm）．这表明：
（1）父母平均身高x 每增加一个单位时，其成年儿子的身高y 也平均增加0.516个单位．
（2）一群高个子父辈的儿子们的平均身高要低于他们父辈的平均身高．比如，x＝80，那么
＝75．01．(www.chuimin.cn)
（3）低个子父辈的儿子们虽然仍为低个子，但是平均身高却比他们的父辈增加一些．比如，x＝60，那么
＝64．69．
正是因为子代的身高有回归到父辈平均身高的这种趋势，才使人类的身高在一定时期内相对稳定．这个例子生动地说明了生物学中“种”的稳定性．正是为了描述这种有趣的现象，高尔顿引进了“回归（regression）”这个名词来描述父辈身高x与子代身高y 的关系．尽管“回归”这个名称有特定的含义，人们在研究大量的问题中的变量x 与y 之间的关系并不具有这种“回归”的含义，但借用这个名词把研究变量x 与y 之间的关系的方法称为回归分析，也算是对高尔顿这个伟大的统计学家的一个纪念．
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2023-08-13
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广义线性模型概述：应用多元统计分析基于R实验详细阅读
，βp的线性函数．因此，对μ 作变换，则可得到下面几种分布的连接函数的形式：正态分布m（μ）＝μ＝∑βi xi．二项分布．Poisson分布m（μ）＝lnμ＝∑βi xi．上述推广体现在以下两个方面：通过一个连接函数，将响应变量的期望与解释变量建立线性关系m[E]＝β0＋β1 x1＋β2 x2＋…......
2023-11-18
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2023-11-18
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基于R的实验-Logistic模型详细阅读
，xp，用向量表示X＝（x1，x2，…，βp 为待估参数．Logistic回归模型中的参数估计常用极大似然估计法得到．设y 是0－1变量，x1，x2，…，n），取P＝πi，P＝1－πi，则yi 的联合概率函数为，yi＝0，1；i＝1，2，…，yn 的似然函数为对数似然函数为对于Logistic回归，将代入，得令＝0，可以用数值计算求待估参数β0，β1，β2，…，βp 的极大似然估计．用R 软件可以解决Logistic回归模型中的参数估计、检验等问题．......
2023-11-18
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生物统计实训：一元线性回归应注意问题详细阅读
回归分析和相关分析已广泛运用于动物科学类专业的科研工作中，但是却很容易被误用或对结果作出错误的解释。如果不以一定的生物科学依据为前提，把风马牛不相及的资料随意凑到一块作回归或相关分析，那将是根本性的错误。就是说，要考虑到回归系数、相关系数等这些统计数的适用范围。一个显著的线性相关系数或回归系数亦并不意味着x和y的关系必为线性，因为它并不排斥有能够更好地描述x和y关系的非线性方程的存在。......
2023-10-30
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基于R的实验：iris数据集的聚类分析结果详细阅读
在实验2．3．2中曾对iris数据集进行描述和展示，在实验2．3．4中曾对iris数据集进行可视化．以下将对iris数据集进行进行聚类分析．根据实验2．3．4，我们只知道数据集内有三个品种鸢尾花而不知道每朵花的真正分类，只能凭借花萼及花瓣的长度和宽度分类．以下对鸢尾花iris数据集进行聚类分析，代码如下：＞data(iris);attach(iris)＞iris．hc1＜-hclust(dist(......
2023-11-18
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如果F 检验的结论是拒绝H0，则说明因素A 的r 个水平有显著差异，也就是说，r 个均值之间有显著差异．但这并不意味着所有均值之间都有显著差异，这时还需要对每一对μi 和μj 作一一比较．通常采用多重t检验方法进行多重比较．这种方法本质上就是针对每组数据进行t检验，只不过估计方差时利用的是全部数据，因而自由度变大．具体地说，要比较第i组和第j 组均值，即检验H0：μi＝μj,i≠j,i,j＝1,2,…......
2023-11-18
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