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| 文件名: R_mon_final1.xls | |
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请把文件另存为csv文件 主要目的是,求ZKR与其他几个数据之间的多元线性关系 x<-read.csv("R_mon_final1.csv",header=T,sep=",") x.pr<-princomp(~CPIR+GYLJ+GDTZ+FDC+SHXFLJ+JCK+KCKLJ+HYL+HYLLJ+GLHY+GLHYLJ+PMI_R+CZ+CZLJ+M2+M1,data=x,cor=T) summary(x.pr,loadings=TRUE)#找出所有变量之间的关系,获得主成分概况 #对主成分做回归分析 pre=predict(x.pr) x$Z1=pre[,1] x$Z2=pre[,2] x$Z3=pre[,3] x$Z4=pre[,4] x$Z5=pre[,5] x$Z6=pre[,6] x$Z7=pre[,7] lm.sol=lm(ZKR~Z1+Z2+Z3+Z4+Z5+Z6+Z7,data=x) summary(lm.sol) #Z4,Z5,Z7与ZKR的相关性较低,去除 lm.sol=lm(ZKR~Z1+Z2+Z3+Z6,data=x) summary(lm.sol) #找出最终的系数 beta=coef(lm.sol)#主成分的系数 A=loadings(x.pr)#主成分与各变量之间的关系 X.bar=x.pr$center#标准化时的中心值 X.sd=x.pr$scale#标准化时的方差 #关键是,这一步对吗?#关键是,这一步对吗?#关键是,这一步对吗? coef=(beta[2]*A[,1]+beta[3]*A[,2]+beta[4]*A[,3]+beta[5]*A[,6])/X.sd #关键是,这一步对吗?#关键是,这一步对吗?#关键是,这一步对吗? beta0=beta[1]-sum(X.bar*coef) c(beta0,coef) #这是实际的系数吗? 如何带入进行验算?,非常感谢 |
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