Question

我开始深入研究R并自学基础知识，我想研究一些命令的帮助。

我正在尝试使用从文本文件中提取的数据集来理解以下概念：

对于初学者来说，这是有问题的文本文档的前几行：

salary      totcomp   tenure  age     sales   profits   assets  Industry
24222.39    58936.87    7     61      161315    2956    257389  2
24048.97    59219.46    0     51      144416    22071   237545  3
23172.99    56814.47    11    63      139208    4430    49271   2
23431.15    56971.3     6     60      100697    6370    92630   3
22049.87    55596.23    18    63      100469    9296    355935  3

创建相关表

salary<-read.table(file="C:/Users/sean/Desktop/ceosalary.txt", header = TRUE,sep="\t")
attach(salary)
cor(salary[-c(1,4,6)])

构建多元回归模型

 lm(formula = profits - Industry)
 o1<-lm(salary-profits)

执行lm()时发生错误：

model.frame.default中的错误（formula = salary - profit，drop.unused.levels = TRUE）：变量'salary'的类型（列表）无效

获取anova表

对于上述多元回归模型，使用anova()：

anova(lm)

我是否正确使用这些命令？

Answer 1

您的模型不是多元回归模型。它是一个简单的线性回归。 lm函数的公式也可以是y~x而不是y-x。这里y是因变量，x将是自变量。

在R中，你应该像这样编码：

fit <-  lm(profits~Industry, data=salary)
summary(fit)

如果您想进行多元回归，

fit <- lm(profits~Industry+tenure+age, data=salary)
summary(fit)

summary（fit）将为您提供模型的输出，包括p值，回归系数，残差标准误差和许多其他内容。

为了做anova，你应该这样做：

anova(fit)

R辅助中的基本回归模型

1 个答案: