语言与回归分析.ppt
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1、R语言与回归分析,R简介 R语言分析一个简单的线性模型 总结与展望 作业,R简介,1.S语言与R 2.R的安装与运行 3. R程序包的安装及使用 4. R语言中的几点注意事项,S语言与R,R是一个有着强大统计分析及作图功能的软件系统 R语言可以看作是贝尔实验室开发的S语言的一种实现或形式 S语言主要内含在S-PLUS软件中,可将R和S-PLUS视为S语言的两种形式 S/S-PLUS方面的文档都可以直接用于R,R的安装与运行,R的安装:从网址http:/www.r-project.org/ 下载R的安装程序和R程序包 (R下载地址:http:/cran.r-project.org/bin/win
2、dows/base/) http:/www.r-project.org/,单击download R单击Windows ,在单击base 单击Download R 2.11.1 for Windows,R程序包的安装,(1)菜单方式:联网条件下,按程序包 安装程序包 选择CRAN镜像服务器 选择程序包 (2)命令方式:install.packages(“PKname”) (3)本地安装:下载需要的程序包及与之关联 的程序包,再用“程序包”菜单中的“用本机的zip文件安装程序包”,R程序包的使用,除R的标准程序包外,新安装的程序包使用前必须载入,两种载入方式: 菜单方式: 通过“程序包”菜单中的“
3、载入程序包”,再从已有程序包中选定需要的一个加载; (2) 命令方式: 在命令提示符后键入 libiary(“PKname”) # 或 libiary(PK name) ,libiary(PKname),R语言中的几点注意事项,R语言区分大小写,即A与a不同;正常情况下所有字母和数字都是可用的。 命令由(;)分隔,或另起新行。 基本命令由(和)合并成复合表达式 注释以(#)开始,到行末结束。 命令未结束,R给出提示符(+)。,R语言与线性回归,线性回归模型的简单回顾 如何应用R语言进行回归分析,线性回归模型的简单回顾,Y通常称为因变量或响应变量,X称为自变量或预报变量。Y值由两部分组成,一部分
4、由X决定是X的函数,记为f(X);另一部分由其他为考虑因素所产生的影响被称为随机误差,记为e。模型记为: Y=f(X)+e 要求 E(e)=0,特别的f(X)取为线性函数。,线性回归模型的简单回顾,回归分析的主要目的是探寻因变量与自变量之间的关系。 最常用的函数形式是线性函数,含有p个自变量的一般线性模型: 其中 为常数项, 为第j个解释型变量 的回归系数,它意味着,若 变化一个单位,可以预期 变化多少单位。,线性回归模型的简单回顾,对此普通线性模型做如下假定: (1)独立性:不同观测值之间相互独立的;残差项同解释性变量之间是独立的。 (2)常方差:即残差 的方差不依赖于自变量的取值,为一个常
5、数。 (3)正态性:即残差项 是服从正态分布的。,案例介绍,背景、目标、变量和分析,案例背景,目前中国的资本市场逐渐成熟,投资于股市成为众多企业乃至个人的重要理财方式。因此利用上市公司当年的公开的财务指标对其来年盈利状况予以预测就成为投资人最重要的决策依据。 本案例随机抽取深市和沪市2002年和2003年各500个样本,对上市公司的净资产收益率(return on equity, ROE)进行预测。,案例目标与变量,目标:盈利预测 因变量:下一年的净资产收益率(ROE) 自变量:当年的财务信息 样本容量:2002年500;2003年500,自变量,ROEt: 当年净资产收益率 ATO: 资产周
6、转率(asset turnover ratio) LEV: 债务资本比率(debt to asset ratio) 反映公司基本债务状况 PB: 市倍率(price to book ratio) 反映公司预期未来成长率 ARR: 应收账款/主营业务收入(account receivable over total income) 反映公司的收入质量,对模型的进一步分析,哪个自变量在预测方面最有用? 哪个自变量是最重要的? 如何使用模型进行预测?,描述分析,获得对数据的整体性认识,数据读取,(1)使用函数read.table()创建数据框 rm(list=ls() #清理当前工作空间 a-read
7、.table(“D:暑期建模CH1roe.txt“,header=T) (2)使用函数scan()比read.table()更灵活,并且可以指定变量的类型,Excel数据读取,(1)利用剪切板:打开Excel电子表格,选中需要数据,复制到剪切板。然后键入命令 alibrary(RODBC) b-odbcConnectExcel(“d:/暑期建模/CH1/roe.xls“) a-sqlFetch(b,“roe“),数据保存, save(a,file=“a.RData“) load(“d:我的文档a.RData“)#调用以保存数据 write.table(a, “a.txt“)#保存为文本文档 w
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