【回帰分析】Rを利用した回帰分析

#　データを読みこむ
data <- read.csv("D:\\data1.csv")

#　先頭の行を読み込む
 head(data)

#　データのラベルを直接呼び出すコマンド
attach(data)

#　単回帰モデルの実行
res　=　lm(y　~　x)
　
　
#　最小二乗法を利用した回帰係数の推定
res　

#　散布図と回帰直線の作画
plot(x , y)
abline(res) 

#　予測値の計算x　=　1120の時
predict(res,newdata　=　data.frame(x　=　1120))

#　標準化残差の取得
standardized_residuals <- rstandard(res)

# 標準化残差プロットの作成
plot(x, standardized_residuals, main　=　"標準化残差プロット", xlab　=　"説明変数", ylab　=　"標準化残差")　

# ゼロラインを追加
abline(h　=　0, col="red", lty　=　2)

#　データを読みこむ
data <- read.csv("D:\\data1.csv")
#　先頭の行を読み込む
head(data)
#　データのラベルを直接呼び出すコマンド
attach(data)

#　単回帰モデルの実行
res=lm(y　~　x)

#　最小二乗法を利用した回帰係数の推定値
res

#　散布図と回帰直線の作画
plot(x,　y)
abline(res)

#　予測値の計算 , x = 1120の時
predict(res,newdata = data.frame(x = 1120))

#　標準化残差の取得
standardized_residuals <- rstandard(res)

# 標準化残差プロットの作成
plot(x, standardized_residuals, main　=　"標準化残差プロット", xlab　=　"説明変数", ylab　=　"標準化残差")

# ゼロラインを追加
abline(h　=　0, col　=　"red", lty　=　2)

#　データを読みこむ
data <- read.csv("D:\\data1.csv")

#　先頭の行を読み込む
head(data)

#　単回帰モデルの実行
res=lm(y　~　x)


#　回帰分析
summary(res)