R语言课程论文

科目：统 计 软 件姓名：张 镓 麟学院：数 学 科 学 学 院系别：信 息 与 计 算 数 学 系学号：19020082202956 2011年 7月 一、 问题描述1、设定问题根据9个不同类型矿床的统计资料分析，发现矿床的评价值与矿床储量以及矿石品位之间的关系。2、查找数据N矿床评价值（亿元）矿床储量（万t）X1矿石品位（%）X210.065101.1520.235701.0430.775461.3141.405571.2651.585561.3162.075921.6772.396421.7583.137431.8393.527392.33二、处理数据以及回归分析1. 绘制散点图value-data.frame(X1=c(510,570,546,557,556,592,642,743,739),X2=c(1.15,1.04,1.31,1.26,1.31,1.67,1.75,1.83,2.33),Y=c(0.06,0.23,0.77,1.40,1.58,2.07,2.39,3.13,3.52)plot(value)2. 得到线性拟合模型lm.sol|t|) (Intercept) -4.254788 1.376223 -3.092 0.0213 *X1 0.005245 0.003785 1.386 0.2151 X2 1.819148 0.777232 2.341 0.0578 .-Signif. codes: 0 * 0.001 * 0.01 * 0.05 . 0.1 1 Residual standard error: 0.4233 on 6 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9088, Adjusted R-squared: 0.8784 F-statistic: 29.89 on 2 and 6 DF, p-value: 0.0007589summary(lm.sol)运行结果：由上表可知，回归方程的常数项=-4.254788工商税收X1的系数=0.005245农业税收X2的系数=1.819148三、模型检验1. 显著性检验从上面的运行结果可以看出，检验因变量（矿床评价值）与所有自变量（矿床储量、矿石品位）之间的线性关系是显著的。由以上的运行结果在=0.05下，在2到6的自由度中，F比为29.89，p值为0.0007589，因此我们认为回归方程是显著的。2. 学生化残差分析rstudent(lm.sol)从图中我们可以看出残差的分布没有明显的趋势，从我们选取的有限个点的分布来看大致可以认为它满足线性的假定，条件同方差的假定和独立性的假定。3. 多重共线性vif(lm.sol)运行结果：X1 X2 4.552947 4.552947由结果可以看出，方差膨胀因子VIF并不是很大，由此可以说明自变量（矿床储量、矿石品位）之间不满足多重共线性。四、结论此次试验中，我们使用二元线性回归的模型来刻画样本，并且通过残差分析大致验证了模型的线性的假定，条