A<-read.csv("3-15.csv")
lm.reg<-lm(Y~X,data=A)
#Coefficients:
#(Intercept) X
# -0.788008 0.003619
❤
y.stu<-rstudent(lm.reg)
y.fit<-predict(lm.reg)
plot(y.stu~y.fit)
#主差齐性不成立
par(mfrow=c(2,2))
plot(lm.reg)
❤
❤
lm.new<-update(lm.reg,sqrt(.)~.)
summary(lm.new)
#Coefficients:
#(Intercept) X
# 0.5895689 0.0009396
par(mfrow=c(1,1))
y.stu<-rstudent(lm.new)
y.fit<-predict(lm.new)
plot(y.stu~y.fit)
par(mfrow=c(2,2))
plot(lm.new)
❤
❤
❤
library(MASS)
par(mfrow=c(1,1))
boxcox(lm.reg,lambda = seq(-1, 1, length = 50))
which.max(box$y)
box$x[77]
lm.reg<-lm(Y~X,data=A)
#Coefficients:
#(Intercept) X
# -0.788008 0.003619
❤
y.stu<-rstudent(lm.reg)
y.fit<-predict(lm.reg)
plot(y.stu~y.fit)
#主差齐性不成立
par(mfrow=c(2,2))
plot(lm.reg)
❤
❤
lm.new<-update(lm.reg,sqrt(.)~.)
summary(lm.new)
#Coefficients:
#(Intercept) X
# 0.5895689 0.0009396
par(mfrow=c(1,1))
y.stu<-rstudent(lm.new)
y.fit<-predict(lm.new)
plot(y.stu~y.fit)
par(mfrow=c(2,2))
plot(lm.new)
❤
❤
❤
library(MASS)
par(mfrow=c(1,1))
boxcox(lm.reg,lambda = seq(-1, 1, length = 50))
which.max(box$y)
box$x[77]