r語言與回歸分析(編輯修改稿)
2025-08-13 17:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 an) 計(jì)算 a1中各列的中位數(shù) ? Max=sapply(a1,max) 計(jì)算 a1中各列的最大值 ? SD=sapply(a1,sd) 計(jì)算 a1中各列的標(biāo)準(zhǔn)差 ? cbind(Mean,Min,Median,Max,SD) 將均值、最小值、中位數(shù)、最大值、標(biāo)準(zhǔn)差集中在一起展示 試驗(yàn)結(jié)果 變量間的相關(guān)性 ? 散點(diǎn)圖是一種最簡單的相關(guān)分析工具 通過函數(shù) pairs()觀察各個(gè)變量間的相關(guān)性 命令： pairs(a,panel=) ? 隨機(jī)變量樣本的相關(guān)系數(shù) round(cor(a),3) ? 相關(guān)性檢驗(yàn) ,使用函數(shù) () 應(yīng)用 R語言命令： plot(a1$ROEt,a1$ROE) 繪制散點(diǎn)圖，可以看出 ROEt與 ROE的相關(guān)性 模型的建立 模型、假設(shè)和參數(shù)估計(jì) 模型形式及假設(shè) ? 線性回歸模型 ? 模型假設(shè) (1)獨(dú)立性假設(shè) (2)同方差假設(shè) (3)正態(tài)性假設(shè) iippiii xxxy ????? ?????? ?22110參數(shù)估計(jì) ? 模型 : ? 最小二乘估計(jì)量： ? 方差估計(jì)量： iippiii xxxy ????? ?????? ?22110? ?? ?????? 222110 ???? ippiii xxxyR S S ???? ?1? 2???pnR S S?參數(shù)估計(jì) 用矩陣形式表示線性模型記為 其中 是回歸系數(shù)變量， 是因變量向量， 是隨機(jī)擾動(dòng)向量，而 X為設(shè)計(jì)矩陣。 當(dāng) 存在時(shí)，回歸參數(shù) 的最小二乘估計(jì)為 。 Y X e???01( , , ) 39。p? ? ? ??1( , , ) 39。nY y y? 1( , , ) 39。ne ???1( 39。 )XX ? ?1( 39。 ) 39。X X X Y?參數(shù)估計(jì)的 R軟件實(shí)現(xiàn) ? R語句：使用函數(shù) lm() lm1=lm(ROE~ROEt+ATO+PM+LEV+GROWTH+PB+ARR+INV+ASSET,data=a1) summary(lm1) 注：我們采用 2022年數(shù)據(jù)擬合模型 擬合優(yōu)度 ? 總平方和 ? 殘差平方和 計(jì)算殘差函數(shù) residuals() ? RSquare ? ?? ?? 2yySST i? ?? ?? 2? ii yyS S ESSTSSER ?? 12 顯著性檢驗(yàn) F檢驗(yàn)、 T檢驗(yàn) F檢驗(yàn) ? 假設(shè) ? 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 ? 拒絕域 iHvsiH ii ???? 0:0: 1
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