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yijiaobani
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相应R代码： x <- c(0,6,12,18,24,30,36) y <- c(4.07,6.03,13.49,31.62,87.1,141.25,199.53) model.a <- lm(y~x) summary(model.a) model.b <- lm(log10(y)~x) summary(model.b) 结果： > summary(model.a) Call: lm(formula = y ~ x) Residuals: 1 2 3 4 5 6 7 34.746 3.476 -22.293 -37.393 -15.143 5.778 30.828 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -30.6761 20.0463 -1.530 0.18651 x 5.5383 0.9266 5.977 0.00188 ** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 29.42 on 5 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8772, Adjusted R-squared: 0.8527 F-statistic: 35.72 on 1 and 5 DF, p-value: 0.001879 > model.b <- lm(log10(y)~x) > summary(model.b) Call: lm(formula = log10(y) ~ x) Residuals: 1 2 3 4 5 6 7 0.04610 -0.09105 -0.04924 0.01283 0.14501 0.04710 -0.11076 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.563494 0.067122 8.395 0.000393 *** x 0.051313 0.003103 16.538 1.48e-05 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.09851 on 5 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.982, Adjusted R-squared: 0.9785 F-statistic: 273.5 on 1 and 5 DF, p-value: 1.476e-05 拟合度由85到97，曲线回归拟合效果更好。 有什么不懂可以问我 |
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lml630429812
2楼2016-07-21 09:08:19
lml630429812
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