r语言回归分析（r语言回归分析预测代码）
摘要：
本篇目录：1、逐步回归的R语言实现2、r语言如何最小二乘线性回归分析... 本篇目录：
逐步回归的R语言实现
1、trace = 1， keep = NULL， steps = 1000， k = 2， ...)这个函数可以用来对已建立的lm or glm model进行逐步回归分析。
2、逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。
3、打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
4、R平方（R2）的范围是0到1，代表结果变量中的变化比例，可以用模型预测变量来解释。对于简单的线性回归，R2是结果与预测变量之间的皮尔森相关系数的平方。在多元线性回归中，R2表示观察到的结果值与预测值之间的相关系数。
5、coef不是写成回归模型的程序，而是读取你之前构建的模型回归系数。
6、使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。
r语言如何最小二乘线性回归分析
1、线性回归中，你要估计参数的话就需要设计一个函数，然后极小化这个函数来得到参数的估计。最小二乘方法就是这样的，依靠对残差平方和的最小化来估计参数。还有其他的函数设计，诸如最小一乘方法，或者最小化残差的中位数等。
2、先把n个数据测量值画在坐标纸上，如果呈现一种直线趋势，才可以进行最小二乘法（直线回归法）。
3、最小二乘法求线性回归方程如下：最小二乘法：总离差不能用n个离差之和。
4、回归直线的求法通常是最小二乘法：离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。
5、回归直线法（简称线性回归）是一种用于拟合一组数据点的直线模型的统计方法。在回归直线法中，可以使用最小二乘法来计算直线的斜率和截距。
如何在R语言中使用Logistic回归模型
默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。
打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
首先将你的自变量转化为Z分数，这样可以从一定程度上改善数据的分布。针对情况你先用点二列相关检验一下看看各个转化后自变量和因变量之间是不是存在相关关系，如果不相关的话后面的步骤就免了。
比如mylogit - glm(admit ~ gre + gpa + rank， data = mydata， family = binomial)你构建了logistic回归模型并把模型数据储存在mylogit这个对象里面。coef(mylogit)就会显示回归方程的回归系数。
summary(pop.mod)在上面的回归过程中我们直接指定参数初始值，另一种方法是采用搜索策略，首先确定参数取值范围，然后利用nls2包的暴力方法来得到最优参数。但这种方法相当费时。
logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。
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