R語言進(jìn)行線性回歸的擬合度。

本文只是使用 R做回歸計(jì)算，查看擬合度等，不討論 R 函數(shù)的內(nèi)部公式

在R中線性回歸分析的函數(shù)是lm(),基本語法是

一元回歸： lm(y ~ x,data)

多元回歸：lm(y ~ x1+x2+x3…,data)

創(chuàng)建關(guān)系模型并獲取系數(shù)

x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131)
y <- c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48)

# 使用lm()函數(shù)進(jìn)行計(jì)算.
relation <- lm(y~x)

print(relation)

執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果

Call:
lm(formula = y ~ x)

Coefficients:
(Intercept)  x 
 -38.4551  0.6746

產(chǎn)生了一條線性方程式:

y = -38.4551 + 0.6746x

使用summary()函數(shù)，查看摘要

print(summary(relation))

結(jié)果如下：

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q     Median      3Q     Max
-6.3002    -1.6629  0.0412    1.8944  3.9775

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept) -38.45509    8.04901  -4.778  0.00139 **
x             0.67461    0.05191  12.997 1.16e-06 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***' 0.001 ‘**' 0.01 ‘*' 0.05 ‘.' 0.1 ‘ ' 1

Residual standard error: 3.253 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9548,    Adjusted R-squared:  0.9491
F-statistic: 168.9 on 1 and 8 DF,  p-value: 1.164e-06

Multiple R-squared和Adjusted R-squared這兩個(gè)值，其實(shí)我們常稱之為“擬合優(yōu)度”和“修正的擬合優(yōu)度”，是指回歸方程對(duì)樣本的擬合程度。

R-squared（值范圍0-1）描述的 輸入變量對(duì)輸出變量的解釋程度。在單變量線性回歸中R-squared 越大，說明擬合程度越好，模型對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確。

Adjusted R-square：自由度調(diào)整 r 平方。接近1的值表示更好的匹配。當(dāng)您向模型中添加附加系數(shù)時(shí), 它通常是適合質(zhì)量的最佳指示器。

關(guān)于R-squared 和 Adjusted R-squared聯(lián)系與區(qū)別:，可以看看下文

http://m.fzitv.net/article/207365.htm

簡(jiǎn)單來說，只要增加了更多的變量，無論增加的變量是否和輸出變量存在關(guān)系，則R-squared 要么保持不變，要么增加。

所以, 需要adjusted R-squared ,它會(huì)對(duì)那些增加的且不會(huì)改善模型效果的變量增加一個(gè)懲罰向。

結(jié)論，如果單變量線性回歸，則使用 R-squared評(píng)估，多變量，則使用adjusted R-squared。
在單變量線性回歸中，R-squared和adjusted R-squared是一致的。

另外，如果增加更多無意義的變量，則R-squared 和adjusted R-squared之間的差距會(huì)越來越大，Adjusted R-squared會(huì)下降。但是如果加入的特征值是顯著的，則adjusted R-squared也會(huì)上升。

使用predict()函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

語法：

predict(object, newdata)

object是已使用lm()函數(shù)創(chuàng)建的公式。

newdata是包含預(yù)測(cè)變量的新值的向量。

使用上面得到的方程式來預(yù)測(cè)

a <- data.frame(x = 170)
result <- predict(relation,a)
print(result)

得到預(yù)測(cè)結(jié)果

       1
76.22869

總結(jié)

到此這篇關(guān)于R語言如何進(jìn)行線性回歸擬合度的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言線性回歸擬合度內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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