R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用.docx

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1、R语言实验报告—回归分析在女性身高与体重的应用R语言实验报告回归分析中身高预测体重的模型学院：班级：学号：姓名：导师：成绩：目录一、实验背景1二、实验目的1三、实验环境1四、实验内容11.给出实验女性的身高体重信息；22.运用简单线性回归分析；23.运用多项式回归分析2五、实验过程2（一）简单线性回归21.展示拟合模型的详细结果22.女性体重的数据23.列出拟合模型的预测值34.列出拟合模型的残差值35.得出身高预测体重的散点图以及回归线3（二）多项式回归51.展示拟合模型的详细结果52.身高预测体重的二次回归图5六、实验分析7七、总结84一、实验背景从许多方面来看，回归分析都

2、是统计学的核心。她其实是一个广义的概念，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）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。二、实验目的R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具；本次试验要求掌握了解R语言的各项功能和函数，能够通过完成试验内容对R语言有一定的了解，会运用软件对数据进行分析；通过本实验加深对课本知识的理解以及熟练地运用R语言软件来解决一

3、些复杂的问题。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岁间的女性的身高和体重信息，运用回归分析的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的个体。11.给出实验女性的身高体重信息；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.展示拟合模型的详细结果2.女性体重的数据2