该资源是多元回归分析的案例，包含数据生成、模型建立、变量选择、相关性分析等等。配套的讲解资源是适合新手学习：https://blog.csdn.net/weixin_46111814/article/details/105673197

R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减少响应变量的真实值与预测值的差值来获得模型参数（截距项和斜率），具体而言，即使得残差平方和最小。下面将通过几篇博客介绍回归分析，这是第二篇：异常观测值。 8.4.1 离群点 离群点是指那些模型预测效

 针对数据分析技术在电网工程数据测算分析领域的应用问题，文中分析了电网工程的技术特征，采用层次分析法（AHP）构建了电网工程的技术参数体系，并进一步提出了基于层次凝聚聚类（HAC）与多元回归分析（MRA）的电网工程数据分析方法。文中所提的方法是采用HAC方法对电网工程数据进行聚类，采用MRA方法对聚类后的数据进行分析，得到回归方程用于工程造价数据的测算，使得特性相近的数据划分为同组，避免特征差异较大的数据影响测算准确性。通过110 kV变电工程与架空线路输电工程的验算表明，所提方法的工程造价数据测算误差均在10%以内，能够准确地进行电网工程造价测算。

1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据： 求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间（置信度95%）. 2、某零件上有一段曲线，为了在程序控制机床上加工这一零件，需要求这段曲线的解析表达式，在曲线横坐标xi处测得纵坐标yi共11对数据如下： 求这段曲线的纵坐标y关于横坐标x的二次多项式回归方程.

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多元线性回归分析(

基于R语言lars包的改写，详细实现lasso模型和adaptive lasso模型，并使用两个模型分别研究了幸福指数的影响因素，得出：Adaptive lasso模型具有更强的Oracle性质。

以高校专业技术人员月工资收入为研究对象，采集了4O组数据样本，建立了线性回归模型，对影响工资 收入的学历、工作年限、职务、任职年限四个因素进行了分析，得出了相应的结论

已知：信源符号为英文字母（不区分大小写）和空格。输入：一篇英文的信源文档（5000词以上）。输出：列出每两个字母之间的互信息并计算平均互信息（输出到文本文件中）。