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文档简介

1、回归分析案例现收集到若干年粮食产量以及受灾面积、农作物总播种面积、乡村从业人员、农用化肥施用折纯量等数据，利用多元线性回归分析，分析影响粮食产量的主要因素。1、 相关分析（相关矩阵） setwd(D:/Rdata) data-read.csv(file=file.choose(),head=T) colnames(data)-c(Y,X1,X2,X3,X4)dataX-cor(data)Xpairs(data)结果显示分析 X1与Y的相关系数较小，X2、X3、X4与Y的相关系数较大。X3、X4可能存在较强的相关性。2、 多重共线性诊断 kappa(X,exact=T)结果显示 K值1000存在

2、严重共线性。此处K=580.8733，说明存在多重共线性。3、 线性回归 attach(data) lm.sol-lm(YX1+X2+X3+X4) summary(lm.sol)结果显示 分析 F统计量的P-value0.05,故线性回归显著。X1、X3的系数显著，其他系数均不显著，为0.9023。这很可能出现多重共线性。综合kappa检验，确定是多重共线性引起的。可用逐步回归法修正该模型。 lm.step-step(lm.sol) summary(lm.step)结果显示分析删掉了X2、X4两个变量，F统计量的P-value0.05 所以可以认为不具有异方差性，即残差是同方差的。5、 残差正态性检验 y.res0.05 故残差服从正态分布6、 残差图 y.fit-predict(lm.step) plot(y.resy.fit)结果显示分析 从图中可以看出，大部分点都落在中间部分，而只有少数几个点落在外边，则这些点对应的样本，可能有异常值存在。6、 预测new-data.frame(X1=24960,X3=53857.88)lm.pred-predict(lm.step,new,interval=prediction,level=0.95)lm

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