用R语言针对某个主题运用一两种回归分析方法进行现象分析预测，模型建立与结论得出，报告不需太复杂
（所求报告自然不是网上能搜到的，本人刚学，就被要求写报告并答辩，已经崩溃）
百度文库不是一大堆吗？
参考小小示例代码：使用线性回归方法来预测汽车的燃油消耗量。
# 加载 "ggplot2" 包
library(ggplot2)
# 读取数据集
data(mtcars)
# 针对数据进行回归分析
# 使用 "lm()" 函数进行线性回归分析
回归分析 <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
# 输出分析结果
summary(回归分析)
# 绘制散点图和回归线
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "blue", formula = y ~ x, method.args = list(formula = y ~ x), data = mtcars)
你学的是什么专业的
setwd("E:/AllClass/junior1/RegressionAnalysis/unit2")#设置文件路径
#保留原路径setwd("C:/User/10854/documents")
#以下利用理论方法使用一元回归模型
#导入数据
data<-read.csv("2-7.csv")#书本2.15，表数据2-7
x<-data[,1]
y<-data[,2]
n<-length(x)
split.screen(c(1,3))
screen(1)
plot(x,y,pch=16)
title(main="数据散点图")
#求均值与回归变量lxx，lyy，lxy
meanx<-mean(x)
meany<-mean(y)
lxx<-sum((x-meanx)^2)
lyy<-sum((y-meany)^2)
lxy<-sum((x-meanx)*(y-meany))
#回归系数估计
beta_1<-lxy/lxx#beta_1
beta_0<-meany-beta_1*meanx#beta_0
screen(2)
plot(x,y,pch=16)
points(x,beta_0+beta_1*x,type="l")
title(main="回归图")
#预测值与平方和
y_hat<-beta_0+beta_1*x
sse<-sum((y_hat-y)^2)#残差平方和
ssr<-sum((y_hat-meany)^2)#回归平方和
sst<-ssr+sse#总离差平方和
#回归误差ε的方差sigma估计
sigma_hat<-sqrt(1/(n-2)*sse)
#对bet_0、beta_1的95%区间估计
alpha<-0.05
#beta_0,beta_1的分布标准差
sd.beta_0<-sqrt((1/n+(meanx^2)/lxx))*sigma_hat
sd.beta_1<-sqrt(sigma_hat^2/lxx)
beta_1l<-beta_1-qt(1-alpha/2,n-2)*sd.beta_1#beta_1置信下限
beta_1u<-beta_1+qt(1-alpha/2,n-2)*sd.beta_1#beta_1置信上限
beta_0l<-beta_0-qt(1-alpha/2,n-2)*sd.beta_0#beta_0置信下限
beta_0u<-beta_0+qt(1-alpha/2,n-2)*sd.beta_0#beta_0置信上限
#remark
#qt是求出置信度1-α对应的统计量值t（1-α）
#dt是求出统计量对应的置信度值，即p值(这里用不上t分布)
#dt返回概率密度，pt返回分布函数，qt返回分位数函数，rt生成随机数。
#qf\df都是同理，对应的是F分布
#计算xy决定系数
R<-ssr/sst
#回归方程的显著性检验
#法一方差分析F检验
f<-(ssr/1)/(sse/(n-2))
p1<-pf(f,1,n-2)#F为统计量、1为第一个自由度，n-2为第二个自由度
#法二回归系数的beta_1的t检验
t1<-beta_1/sd.beta_1#t统计量
p2<-pt(t1,n-2)
#法三相关系数r的t检验
r<-lxy/(sqrt(lxx*lyy))
t2<-sqrt(n-2)*r/sqrt(1-r^2);
p3<-pt(t2,n-2) #p值
#残差图
screen(3)
e<-y_hat-y #残差
n<-length(e)
sigma_u<-seq(2*sigma_hat,2*sigma_hat,length.out=n) #残差2σ原则
sigma_l<-seq(-2*sigma_hat,-2*sigma_hat,length.out=n)
plot(x,e,pch=16,ylim=c(5,-5))
points(x,sigma_u,type="l") #画2σ上下界
points(x,sigma_l,type="l")
title(main="残差图")
#预测广告费用为1000万元时，销售达多少
x0<-1000
y0<-beta_0+beta_1*x0
#因变量新值得95%置信区间
h00<-1/n+((x0-meanx)^2)/lxx
y0_l<-y0-qt(1-alpha/2,n-2)*sqrt(1+h00)*sigma_hat#预测新值得置信下限
y0_u<-y0+qt(1-alpha/2,n-2)*sqrt(1+h00)*sigma_hat#预测新值得置信上限
#近似置信区间
y0_l_ <- y0-2*sigma_hat
y0_u_ <- y0+2*sigma_hat
#因变量新值得平均值的95%置信区间
y0_l_E<-y0-qt(1-alpha/2,n-2)*sqrt(h00)*sigma_hat#预测新值均值得置信下限
y0_u_E<-y0+qt(1-alpha/2,n-2)*sqrt(h00)*sigma_hat#预测新值均值得置信上限
#以下利用R函数回归
为了回答这个问题，我们需要先确定一个主题，以便进行回归分析。假设我们选取的主题是房价预测，下面将介绍两种常用的回归分析方法：线性回归和决策树回归，并利用R语言进行模型建立和结论得出。
线性回归是一种最简单的回归分析方法，它假设自变量和因变量之间存在线性关系。在房价预测中，我们可以利用线性回归模型来建立房价和各个影响因素之间的关系，如房屋面积、房龄、地理位置等。下面是利用R语言建立线性回归模型的代码：
data <- read.csv("data.csv")
model <- lm(price ~ area + age + location, data = data)
summary(model)
其中， data.csv 是包含房价和各个影响因素的数据集， price 是因变量， area 、 age 和 location 是自变量。运行以上代码后，我们可以得到线性回归模型的摘要信息，包括回归系数、截距、残差标准误差、R方值等。
接下来，我们可以利用模型进行房价预测。假设我们有一套房子，面积为100平方米，房龄为10年，位于市中心，那么我们可以使用以下代码进行预测：
new_data <- data.frame(area = 100, age = 10, location = "city center")
predict(model, new_data)
运行以上代码后，我们可以得到预测的房价。
决策树回归是一种基于树形结构的回归分析方法，它将自变量空间划分为多个区域，并在每个区域内建立一个线性回归模型。在房价预测中，我们可以利用决策树回归模型来建立房价和各个影响因素之间的非线性关系，如房屋面积、房龄、地理位置等。下面是利用R语言建立决策树回归模型的代码：
data <- read.csv("data.csv")
library(rpart)
model <- rpart(price ~ area + age + location, data = data)
summary(model)
其中， rpart 是R语言中用于建立决策树模型的包， price 是因变量， area 、 age 和 location 是自变量。运行以上代码后，我们可以得到决策树回归模型的摘要信息，包括每个节点的分裂变量、分裂点、样本数、均值等。
接下来，我们可以利用模型进行房价预测。假设我们有一套房子，面积为100平方米，房龄为10年，位于市中心，那么我们可以使用以下代码进行预测：
new_data <- data.frame(area = 100, age = 10, location = "city center")
predict(model, new_data)
运行以上代码后，我们可以得到预测的房价。
通过以上两种回归分析方法，我们可以建立房价和各个影响因素之间的关系，并进行房价预测。需要注意的是，回归分析只是一种预测方法，得出的结论需要进一步验证和优化。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:判定方法：计算变量之间的相关系数（或者计算方差膨胀因子 vif(fit) ）
如果方差膨胀因子超过10，则回归模型存在严重的多重共线性。
结果判定：
相关系数 相关性
0.0-0.2 极弱相关或无相关
0.2-0.4 弱相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.6-0.8 强相关
0.8-1.0 极强相关
处理方法：删掉VIF过大且不显著的变量
回答：
我可以提供相关的帮助。以下是一些步骤和代码，实现两种回归分析方法和得出报告的建议：
步骤1: 收集数据并导入R环境中
收集数据，并把数据保存在一个.csv或.txt文件中，然后使用R的read.csv() 或read.table()函数导入数据。
例如，如果数据文件名为"data.csv"，使用以下代码：
data <- read.csv("data.csv")
步骤2: 数据清理和预处理
数据清理和预处理通常是回归分析的第一步。因此，需要对数据进行基本的数据清理和预处理操作。例如，可以检查缺失值，并选择一个适当的策略，如删除缺失数据或插补缺失数据。
步骤3: 应用回归分析方法并得出模型
选择适当的回归分析方法，例如线性回归、岭回归、lasso回归、logistic回归等，并通过fitting一个模型来拟合数据。
例如，可以使用R的glm()函数来拟合一个线性回归模型，如下所示：
model <- glm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data, family = gaussian)
其中，Y表示因变量，X1、X2、X3表示自变量。
步骤4: 对模型进行诊断和评估
在拟合模型后，需要对模型进行诊断和评估。例如，可以使用模型残差图来检查模型拟合好坏，使用交叉验证等技术来评估模型的性能。
例如，可以使用R的plot()函数来绘制模型的残差图，如下所示：
plot(model, which = "residuals")
步骤5: 拟合更复杂的模型并比较其性能
如果初始模型没有很好地拟合数据，则可以尝试拟合更复杂的模型，如多项式回归、广义线性模型、随机森林、神经网络等，并比较它们的性能。
使用R的poly()函数可以拟合多项式回归模型，如下所示：
model2 <- glm(Y ~ poly(X, 2), data = data, family = gaussian)
其中，X是自变量。
步骤6: 得出结论并撰写报告
最后，需要得出结论并根据结果撰写报告。报告应包括数据的简要描述、分析方法的选择和解释、主要结果和结论的摘要，还可以包括图表和更详细的分析。
以下是一些示例代码，可以用来得到分析结果、绘图等：
coef(model)
summary(model)$r.squared
plot(X, Y) abline(model)
coef(model2)
x_pred <- seq(min(X), max(X), length.out = 100) y_pred <- predict(model2, newdata = data.frame(X = x_pred)) plot(X, Y) lines(x_pred, y_pred)
这些是大体的步骤和示例代码，根据具体的数据和需求可能会有所不同。但是，这是一个大致的框架，可以帮助你开始进行R语言的回归分析和报告编写。如果你需要进一步的帮助，请随时联系我，我们可以一起探讨并找到合适的解决方案。