r语言ols回归例题,python计算回归R方

　　第八章回归

　　OLS回归在这里给出的大部分内容中，OLS方法是用来从一系列预测变量中预测反应变量的。

　　OLS回归概述：OLS回归拟合模型格式：

　　n是观察次数。

　　k也衡量变量的数量。

　　第I次观测对应的因子的预测值(具体是在预测变量的值已知的条件下Y分布的预测平均值)。

　　对应于第I个观测值的第j个预测变量值

　　截距项(如果所有预测变量都是0，y的预测值)。

　　预测变量j的回归系数(斜率表示X j变化一个单位引起的y的变化))))))))))))))))))))))。

　　我们的目标是通过减少响应变量的真实值和预测值之间的差异来获得模型参数，特别是最小化残差平方和。

　　为了恰当地解释OLS模型的系数，数据需要满足以下统计假设。

　　正态性:对于固定的自变量值，根据变量值变成正态分布。

　　独立性: Y i值相互独立。

　　线性:因为变量和参数之间是线性相关的。

　　同方差性:因为变量的方差不随参数的高低而变化。也叫不变色散，但是各向同性在感觉上可以说是比较尖锐的。

　　用lm()拟合回归模型

　　myfit - lm(formula, data)

　　formula:拟合模型格式Y ~ X1 X2 X3 … Xk

　　data:适用于模型的数据

　　简单线性回归:回归模型包含一个因变量和一个参数

　　多项式回归:预测变量只有一个，但也包括变量的幂。例如x、X2、X3等。

　　多元线性回归:当有多个预测变量时

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