第四周
(a<-read.table("clipboard",header=T))#將E4.5的數(shù)據(jù)粘貼到剪貼
attach(a)
plot(X,y,main="散點(diǎn)圖",ylim=c(-30,320))
一次線性回歸模型
lm1<-lm(y~X)
summary(lm1)#回歸方程：y=151.713-1.287X1
abline(lm1,col=1,lty=1,lwd=2)
二次函數(shù)回歸模型
X1=X
X2=X^2
lm2<-lm(y~X1+X2)
summary(lm2)#回歸方程：y=213.9219-4.3344x+0.0203x^2
lines(X,fitted(lm2),col=2,lty=2,lwd=2)
對數(shù)函數(shù)回歸模型
lm3<-lm(y~log(X))
summary(lm3)#回歸方程:y=312.45-67.12log(x)
lines(X,fitted(lm3),col=3,lty=3,lwd=2)
指數(shù)函數(shù)回歸模型
lm4<-lm(log(y)~X)
summary(lm4)#回歸方程:log(y)=4.88550-0.01956x
lines(X,exp(fitted(lm4)),col=4,lty=4,lwd=2)#冪函數(shù)回歸模型
冪函數(shù)回歸模型
lm5=lm(log(y)~log(X))
summary(lm5)#回歸方程:log(y)=6.6417-0.8263log(x)
lines(X,exp(fitted(lm5)),col=5,lty=5,lwd=2)
反函數(shù)回歸模型
X3<-1/X
lm6=lm(y~X3)
summary(lm6)#回歸方程：y=908.46*(1/x)+11.51
lines(X,fitted(lm6),col=6,lty=6,lwd=2)
(mname=c("一次","二次","對數(shù)","指數(shù)","冪函數(shù)","反函數(shù)"))
legend("topright",lty=1:6,col=1:6,legend=mname,lwd=2)
sq=numeric(6)
sq[1]=summary(lm1)r.sq#一次函數(shù)回歸模型決定系數(shù) sq[2]=summary(lm2)r.sq#二數(shù)函數(shù)回歸模型決定系數(shù)
sq[3]=summary(lm3)r.sq#對數(shù)函數(shù)回歸模型決定系數(shù) sq[4]=summary(lm4)r.sq#指數(shù)函數(shù)回歸模型決定系數(shù)
sq[5]=summary(lm5)r.sq#指數(shù)函數(shù)回歸模型決定系數(shù) sq[6]=summary(lm6)r.sq#反函數(shù)回歸模型決定系數(shù)
matrix(sq,1,6,dimnames=list("決定系數(shù)",mname))
