用r软件求专业对收入的影响

这个数据集求专业对收入的影响，具体怎么做，请求支援，谢谢🙏🏻

仔细发出来看看？

http://backend.idatascience.cn/runnode/?codename=download_data&table_id=549&sessionid=0ixnx9yw533wzk10g4dr7phfspx8teru

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7712207
• 这篇博客你也可以参考下：收敛速度：线性收敛，超线性收敛，r 阶收敛
• 除此之外, 这篇博客: R语言将因子类型数据转化为字符串类型数据中的 R语言数据类型查看、数据类型转换 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• R语言可以使用is.datatype（）语法查看数据对象的数据类型；如果是某种类型则返回TRUE、如果不是则返回FALSE；

  R语言使用as.datatype()语法将数据对象从一种数据类型转化为另外一种数据类型；

  常用类型查看及类型转换函数如下：

  is.numeric(), is.character(), is.vector(), is.matrix(), is.data.frame()
  as.numeric(), as.character(), as.vector(), as.matrix(), as.data.frame)

  	to one long vector	to matrix	to data frame
  from vector	c(x,y)	cbind(x,y) rbind(x,y)	data.frame(x,y)
  from matrix	as.vector(mymatrix)		as.data.frame(mymatrix)
  from data frame		as.matrix(myframe)

  

• 您还可以看一下 谢佳标老师的R语言从入门到精通系列之新手上路视频课程课程中的 为什么选择R语言？（R功能概述）小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  回答：

  对于本问题，我可以给出以下具体步骤：

  1. 准备数据。需要准备包含专业和收入数据的数据集，确保数据集已经清洗干净，无缺失数据。例如，可以使用read.table或read.csv函数读入csv格式的数据集文件，并存储为dataframe格式的变量。

  2. 相关性分析。使用R语言中的cor函数计算专业和收入之间的相关系数，以确定它们之间的关系。例如，可以使用以下代码计算相关系数：

  cor(df$专业, df$收入)
  

  1. 模型构建。通过使用R中的线性回归函数lm来建立专业与收入之间的线性模型。例如，可以使用以下代码建立模型：

  model <- lm(收入 ~ 专业, data = df)
  

  1. 数据可视化。 使用R中的ggplot2包可视化数据分析结果，例如，可以在图表中绘制专业和收入的散点图，并使用楼层图分别标识每个专业的收入平均值。示例代码如下：

  library(ggplot2)
  ggplot(df, aes(x=专业, y=收入)) + 
    geom_point() + 
    stat_summary(fun = "mean", geom = "point", shape = 21, size = 5, fill = "red")
  

  至于提醒您需要注意的参数，主要是在模型构建中需要考虑模型的合适性与假设的验证。例如，需要检查拟合优度是否高、残差是否正态分布以及模型是否存在多重共线性等方面。