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R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化
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最近我们被客户要求撰写关于回归、anova方差分析、相关性分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在分析时，我们向客户演示了用R语言回归、anova方差分析、相关性分析可以提供的内容 第一节 研究背景与目的《精品购物指南》是中国本土经营规模最大、最具影响力的时尚媒体品牌，1999年《精品购物指南》即进入全国报业广告十强，2005～2007连续三年获得国家新闻出版总署颁布的“全国生活服务类报纸竞争力10强”，并蝉联第一。2013年，《精品购物指南》被国家新闻出版广电总局评为“全国百强报纸”。 本研究使用对《精品购物指南》所做的一次调查结果作为本次案例分析的数据。试图分析目前阅读《精品购物指南》的群体特征，以及影响阅读《精品购物指南》的时间的因素,从而更好地对受众群体和市场做出分析。 第二节描述性统计 1. 数据预处理从每个变量的直方图可以看到变量的大概分布情况。绘制各个变量的饼图可以看到基本人口信息的各个取值的所占的百分比。 点击标题查阅往期内容 PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化 左右滑动查看更多 01 02 03 04 检验的结果是，由于P =0.5247> 0.05，因此在0.05的显署性水平下，接受原假设，认为两者之间不具有相关关系。 查看婚姻状况和阅读《精品》的时间之间是否具有相关关系 cor.test(datacor$"婚姻状况", datacor$"阅读《精品》的时间") ## ## Pearson's product-moment correlation ## ## data: datacor$婚姻状况 and datacor$"阅读《精品》的时间" ## t = -1.7215, df = 1995, p-value = 0.08531 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ## -0.082238962 0.005358859 ## sample estimates: ## cor ## -0.03851404检验的结果是，由于P =0.08531> 0.05，因此在0.05的显署性水平下，所以接受原假设，认为两者之间不具有相关关系 查看受教育程度和阅读《精品》的时间之间是否具有相关关系 cor.test(datacor$"受教育程度", datacor$"阅读《精品》的时间") ## ## Pearson's product-moment correlation ## ## data: datacor$受教育程度 and datacor$"阅读《精品》的时间" ## t = -0.71111, df = 1995, p-value = 0.4771 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ## -0.05974084 0.02796468 ## sample estimates: ## cor ## -0.0159187检验的结果是，由于P =0.4771>0.05，因此在0.05的显著性水平下，接受原假设，认为两者之间不具有相关关系。 2.回归分析 查看共线性关系 which(abs(cormatrix)>0.6,arr.ind = T) ## row col ## 编号 1 1 ## 性别 2 2 ## 年龄 3 3从结果看，没有相关系数大于0.6的不同变量。因此，变量间不存在共线性问题。 回归分析 summary(model)从回归模型的结果来看，可以看被调查者的职业或身份,家人是否阅读《精品》`,以及豪华版内容是否吸引人等因素对被调查对象否阅读《精品》的时间有比较大的影响，p值小于0.05，因此该变量对被调查者选择去看报纸有显著的影响 。 3.模型筛选与比较 无常数项模型拟合利用qqPlot()函数提供的正态假设检验方法，它画出了在n-p-1个自由度的t分布下的学生化残差图形，再配合Shapiro检验得出检测结果，而Shapiro样本量的大小范围 配合下图可以发现除了Providence，所有的点都离直线很近，都落在置信区间内，这表明与正态性假相符。 library(car) qqPlot(model2,labels = row.names(datacor))利用残差绘制曲线图并配合Durbin-Watson检验，此检验方法能够检测误差的序列相关性，再配合下表检验结果显著性为0.7604表示接受原假设，因此误差项独立性检验通过。 dwtest(model2) ## ## Durbin-Watson test ## ## data: model2 ## DW = 2.0242, p-value = 0.7604 ## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0 方差分析所有变量的p值都小于0.05，说明在0.05的显著水平上，不同特征的被调查对象的阅读精品时间之间有明显差别。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化》。 点击标题查阅往期内容 PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect modelR语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言 线性混合效应模型实战案例R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型 R语言回归、anova方差分析、相关性分析 《精品购物指南》调研数据可视化|附代码数据的更多相关文章 R语言学习笔记-Corrplot相关性分析示例图像 首先安装需要的包 install.packages("Corrplot") #安装Corrplot install.packages("RColorBrewer ... 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