R语言代做编程辅导回归模型分析工资数据案例报告(附答案)

读取工资数据,在excel中选取数据,复制。

在R中读取数据

Haohe Jia撰写


data=read.table("clipboard",header=T)#在excel中选取数据,复制。在R中读取数据
 
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现在提到了代写服务,肯定很多人都不会觉得陌生,就算是国内也是有着专业代写作业的服务行业的,能够为有需求的学生提供很多的帮助,不过其实代写机构在国外会更获得学生的支持,这是因为国外的学校对于平时的作业要求比较严格,为了获得更高的分数顺利毕业,不少留学生就会让代写机构帮忙完成作业,比较常见的作业代写类型,就是计算机专业了,因为对于留学生来说这个技术对于Machine Learning或者AI的代码编程要求更高,所以找代写机构完成作业会简单轻松很多,那么代写机构的水平,要怎么选择才会比较高?

1、代写机构正规专业

不论是在什么情况下,选择正规合法经营的机构肯定是首要的操作,这也是为了避免自己在找机构的时候,出现上当受骗的现象,造成自己的经济出现损失,带来的影响还是非常大的,所以需要注意很多细节才可以,所以在这样的情况下,代写机构的选择,也要选择在经营方面属于正规合法的类型,这样才可以保证服务进行的时候,不会出现各种问题,也可以减少损失的出现,而且正规合法也是代写机构的合格基础。

2、代写机构编程能力

作业的难度相信很多人都很熟悉,特别是对于AI深度学习或者是人工神经网络这种算法来说,因为要对SVM、Design Tree、线性回归以及编程有很高的要求,可以说作业的完成要求非常高,因此才会带动代写机构的发展,找专业的代写机构,一般都是会有专业的人员帮忙进行作业的完成,因为这类型的作业对专业要求比较高,因此代写机构也要具备专业能力才可以,否则很容易导致作业的完成出现问题,出现低分的评价。

3、代写机构收费情况

现在有非常多的留学生,都很在意作业的完成度,为了保证作业可以顺利的被完成,要进行的相关操作可是非常多的,代写机构也是因为如此才会延伸出来的,在现在发展也很迅速,现在选择代写机构的时候,一定要重视收费情况的合理性,因为代写作业还是比较费精力的,而且对于专业能力要求也高,所以价格方面一般会收取几千元至万元左右的价格,但是比较简单的也只需要几百元价格。

4、代写机构完成速度

大部分人都很在意代写机构的专业能力,也会很关心要具备什么能力,才可以展现出稳定的代写能力,其实专业的代写机构,对于作业完成度、作业完成时间、作业专业性等方面,都是要有一定的能力的,特别是在完成的时间上,一定要做到可以根据客户规定的时间内完成的操作,才可以作为合格专业的代写机构存在,大众在选择的时候,也可以重视完成时间这一点来。

现在找专业的CS代写机构帮忙完成作业的代写,完全不是奇怪的事情了,而且专业性越强的作业,需要代写机构帮忙的几率就会越高,代写就发展很好,需求量还是非常高的,这也可以很好的说明了,这个专业的难度以及专业性要求,才可以增加代写机构的存在。



image.png

apply(data,2,mean)#计算每个变量的平均值
 obs  lnWAGE     EDU   WYEAR   SCORE  EDU_MO  EDU_FA
25.5000  2.5380 13.0200 12.6400  0.0574 11.5000 12.1000
 
 apply(data,2,sd) #求每个变量的标准偏差
 obs     lnWAGE        EDU      WYEAR      SCORE     EDU_MO     EDU_FA
14.5773797  0.4979632  2.0151467  3.5956890  0.8921353  3.1184114  4.7734384
 
 
cor(data)#求不同变量的相关系数
 
 

 可以看到wage和edu wyear score 有一定的相关关系

plot(data)#求不同变量之间的分布图
image.png

python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析

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可以求出不同变量之间两两的散布图
lm=lm(lnWAGE~EDU+WYEAR+SCORE+EDU_MO+EDU_FA,data=data)#对工资进行多元线性分析
Summary(lm)#对结果进行分析


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可以看到各个自变量与因变量之间的线性关系并不显著,只有EDU变量达到了0.01的显著性水平,因此对模型进行修改,使用逐步回归法对模型进行修改。

lm2=step(lm,direction="forward")#使用向前逐步回归
summary(lm2)

从结果来看,该模型的自变量与因变量之间具有叫显著的线性关系,其中EDU变量达到了0.001的显著水平。R-square值也得到了一定的提高,代表模型的拟合度得到提升。然后,对本模型进行均匀分布检测。

plot(lm3)#查看回归拟合结果 样本点的分布情况

1.普通残差与拟合值的残差图

2. 正态QQ的残差图

3. 标准化残差开方与拟合值的残差图

4. cook统计量的残差图

image.png
image.png
image.png
从上图看到。样本残差值均匀的分布在中间0的水平线周围,说明样本是均匀分布的。
image.png
正态qq残差图可以看到标准残差基本上分布在斜线周围,说明样本点满足正态分布。
上图说明标准残差也均匀地分布在中间水平线周围。
上图从cook统计量的大小我们可以看到有哪些值可能是利群点,其中包括 28 ,39 ,50号样本.
`outer=which(residuals(lm2)>=2*var(residuals(lm2)))`#找出模型中残差值大于2倍方差的异常值(即分布不均匀的样本点),将其排除
data=data[-outer,]

然后进行White检测。

#White test

library(lmtest)

wt=bptest(lm3, ~ EDU * WYEAR + I(EDU^2) + I(WYEAR^2),  data = data)

从white检测结果来看,p值明显大于0.05,即接受原假设H0:随机误差具有相同的方差。因此。线性回归模型具有良好的统计性质。

对修正后的数据重新进行线性回归

lm5=step(lm4,data=data,direction="both")
summary(lm5)
image.png

可以看到重新拟合后的模型的R-square值得到了一定的提升,说明模型的拟合度提高。


关于分析师

在此对Haohe Jia对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在北京航空航天大学完成了计算机科学与技术专业的硕士学位,专注人工智能、视觉处理、神经网络、数据分析领域。擅长Python、R、Java、Matlab仿真、C 。

 
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