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  • 执行多元线性回归分析(一)项目的目的是什么?

    MechaCAr 项目的目的是审查生产数据以获得可能有助于制造团队的见解:线性回归预测 MPG。执行多元线性回归分析以确定数据集中的哪些变量可以预测 MechaCar 原型的 mpg。悬挂线圈的汇总统计数据。从悬挂线圈的制造批次 T 检验中收集有关悬挂线圈磅/平方英寸 (PSI) 的汇总统计数据。运行 t 检验以确定制造批次在统计上是否与平均总体不同 设计一项研究,将 MechaCar 与竞争对手进行比较。设计一项统计研究,将 MechaCar 车辆的车辆性能与其他制造商的车辆进行比较。根据我们的结果,变量:Intercept (5.08e-08), vehicle_length (2.60e-12), ground_clearance (5.21e-0|t|)<0.05。因此用r语言做多元线性回归,它们对mpg值有显着影响. 此外用r语言做多元线性回归,我们的线性回归分析的 pr(>|t|) 为 5.08 x 10-8,远小于我们假设的显着性水平 0.05%。因此,我们可以说有足够的证据拒绝我们的原假设,这意味着我们的线性模型的斜率不为零。根据计算的 r 平方值 0.7149,这意味着大约 71%。因此,线性模型可以预测。原文:

    lasso回归 r语言_r语言 回归图_用r语言做多元线性回归

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