【原创】R语言线性回归案例数据分析可视化报告(附代码数据)

R语言线性回归案例数据分析可视化报告

在本实验中，我们将查看来自所有30个职业棒球大联盟球队的数据，并检查一个赛季的得分与其他球员统计数据之间的线性关系。我们的目标是通过图表和数字总结这些关系，以便找出哪个变量（如果有的话）可以帮助我们最好地预测一个赛季中球队的得分情况。

数据

用变量at_bats绘制这种关系作为预测。关系看起来是线性的吗？如果你知道一个团队的

at_bats，你会习惯使用线性模型来预测运行次数吗？

散点图

.如果关系看起来是线性的，我们可以用相关系数来量化关系的强度。

.残差平方和

回想一下我们描述单个变量分布的方式。回想一下，我们讨论了中心，传播和形状等特征。能够描述两个数值变量（例如上面的runand at_bats）的关系也是有用的。

从前面的练习中查看你的情节，描述这两个变量之间的关系。确保讨论关系的形式，方向和强度以及任何不寻常的观察。

正如我们用均值和标准差来总结单个变量一样，我们可以通过找出最符合其关联的线来总结这两个变量之间的关系。使用下面的交互功能来选择您认为通过点云的最佳工作的线路。

# Click two points to make a line.