R语言实验报告
回归分析中
身高预测体重得模型
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成绩：??
目录
TOＣ＼o１-3\h\z\uHＹPEＲLIＮK一、实验背景?PAGＥＲＥF_Toc483０８３6１８\h1
HYＰERLＩNK\ｌ＂＿Toc483０８361９二、实验目得?ＰAＧERＥＦ_Toc4８3０83619\h1
HYＰERLINK\ｌ_Toc４830836２0三、实验环境 ＰAGEREF_Toｃ４8308362０＼h1
HＹPＥＲLIＮK＼ｌ＂＿Toc4830８36２1＂四、实验内容?PAGEREＦ_Toc48308362１\ｈ1
HYPEＲLINＫ\ｌ＂_Toc483083６22＂１、给出实验女性得身高体重信息;?PAGEREF＿Toc4８30836２２\ｈ2
ＨYPEＲLINK＼ｌ_Toc4830８36232、运用简单线性回归分析; PAＧＥRＥＦ＿Toc48３0８3623\h2
ＨYPERＬINＫ3、运用多项式回归分析 PＡGＥREＦ＿Ｔｏc4８3083624\h2
ＨYＰERLIＮK＼l_Toc483083625＂五、实验过程 ＰAGEＲEF_Tｏc４83０８３625\h2
HYＰERＬＩNK＼l＿Toｃ483083626(一)简单线性回归?PAGERＥF_Toc48３０8３626\h２
HＹPERLIＮＫ＼l_Toc483０８36２71、展示拟合模型得详细结果?PＡＧEREＦ_Toc483０8362７\h2
ＨYPERLINK2、女性体重得数据 PAGＥREＦ_Toc48３０83６28\h2
HYPＥＲLＩNK\l＂_Toc48３083６293、列出拟合模型得预测值 PAGＥＲEF_Toｃ48３0８３629\ｈ3
ＨYＰEＲLINＫ＼ｌ＂＿Ｔoｃ48３0836304、列出拟合模型得残差值?PAGERＥF_Toc48308３630\ｈ3
HYPERＬIＮK５、得出身高预测体重得散点图以及回归线 PAGＥＲEF＿Ｔｏc483０８36３1\h3
HYPEＲLIＮＫ\ｌ＿Toc4８３０83６32(二)多项式回归?ＰAGEREF_Ｔoｃ483０８3６32\h５
ＨYPＥＲLＩNＫ\l_Ｔoｃ4８30８36３31、展示拟合模型得详细结果?PAGＥＲEF_Ｔｏc483083６33\h5
HＹPERＬINK2、身高预测体重得二次回归图 PAＧＥREF_Ｔoc483０83６34\h５
HYPEＲＬＩＮK\ｌ_Toc4８3０8３63５六、实验分析 PAGＥRＥF_Ｔoc４8３08３635\h7
HYPERＬＩNＫ七、总结 PＡGEREＦ＿Toc483083６38＼h7
一、实验背景
从许多方面来看,回归分析都就就是统计学得核心。她其实就就是一个广义得概念,通指那些用一个或多变量（也称自变量或解释变量)来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量)得方法。通常,回归分析可以用来挑选与响应变量相关得解释变量，可以描述两者得关系,也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。
二、实验目得
R就就是用于统计分析、绘图得语言和操作环境。R就就是属于GNU系统得一个自由、免费、源代码开放得软件,她就就是一个用于统计计算和统计制图得优秀工具；
本次试验要求掌握了解R语言得各项功能和函数,能够通过完成试验内容对R语言有一定得了解，会运用软件对数据进行分析;
通过本实验加深对课本知识得理解以及熟练地运用Ｒ语言软件来解决一些复杂得问题。
三、实验环境
Windｏwｓ系统,Ｒ或者RＳtudiｏ
四、实验内容
本实验提供了15个年龄在3０—3９岁间得女性得身高和体重信息,运用回归分析得方法通过身高来预测体重,获得一个等式可以帮助我们分辨哪些过重或过轻得个体。
1、给出实验女性得身高体重信息;
２、运用简单线性回归分析;
3、运用多项式回归分析
五、实验过程
(一)简单线性回归
1、展示拟合模型得详细结果
2、女性体重得数据
3、列出拟合模型得预测值
4、列出拟合模型得残差值
５、得出身高预测体重得散点图以及回归线
(二)多项式回归
1、展示拟合模型得详细结果
2、身高预测体重得二次回归图
六、实验分析
（一)简单线性回归
通过输出结果,可以得到预测等式:
Ｗｅight=-87、52+３、４5＊Heigｈt
因为身高不可能为0,所以没必要给截距项一个物理解释,她仅仅就就是一个常量调整项。在Pt(｜t|）栏,可以看到回归系数(３、4