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文档简介
.列出拟合模型的预测值4.列出拟合模型的残差值5.得出身高预测体重的散点图以及回归线（二）多项式回归1.展示拟合模型的详细结果2.身高预测体重的二次回归图六、实验分析（一）简单线性回归通过输出结果，可以得到预测等式：Weight=-87.52+3.45*Height因为身高不可能为0，所以没必要给截距项一个物理解释，它仅仅是一个常量调整项。在Pt（>|t|）栏，可以看到回归系数（3.45）显著不为0（P<0.001），表明身高每增高1英寸，体重预期增加3.45磅。R平方项（0.991）表明模型可以解释体重99.1%的方差，它也是实际和预测值之间的相关系数的平方。参差标准误则可认为是模型用身高预测体重的平均误差。我们已经输出了真实值、预测值和残差值，由身高预测体重的散点图，可以看出最大的残差值在身高矮和身高高的地方出现。（二）多项式回归新的预测等式为：Weight=261.88-7.35*Height+0.083*在p<0.001的水平下，回归系数都非常显著。模型的方差解释率已经增加到了99.9%。二次项的显著性（t=13.89,p<0.001）表明包含二次项提高了模型的拟合度，说明多项式回归可以提高回归的预测精度。七、总结通过试验对R语言有了进一步的了解。这次试验通过随机生成学生成绩，并且对学生成绩进行最大值、最小值、平均值等的求解，以及生成各类图形。在此过程中，锻炼了自己的学习能力、动手操作能力。
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