R的极客理想系列文章，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。 要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。 关于作者： 张丹(Conan), 程序员R,Nodejs,Java weibo：@Conan_Z blog: http://blog.fens.me email: bsspirit@gmail.com 转载请注明出处： http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型。在许多生活和工作的实际问题中，影响因变量的因素可能不止一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件，所以有了更好的教育；因为在一线城市发展，所以有了更好的工作机会；所处的行业赶上了大的经济上行周期等。要想解读这些规律，是复杂的、多维度的，多元回归分析方法更适合解读生活的规律。 由于本文为非统计的专业文章，所以当出现与教课书不符的描述，请以教课书为准。本文力求用简化的语言，来介绍多元线性回归的知识，同时配合R语言的实现。 目录 多元线性回归介绍 元线性回归建模 模型优化 案例：黑色系期货日K线数据验证 1. 多元线性回归介绍 对比一元线性回归，多元线性回归是用来确定2个或2个以上变量间关系的统计分析方法。多元线性回归的基本的分析方法与一元线性回归方法是类似的，我们首先需要对选取多元数据集并定义数学模型，然后进行参数估计，对估计出来的参数进行显著性检验，残差分析，异常点检测，最后确定回归方程进行模型预测。 由于多元回归方程有多个自变量，区别于一元回归方程，有一项很重要的操作就是自变量的优化，挑选出相关性最显著的自变量，同时去除不显著的自变量。在R语言中，有很方便地用于优化函数，可以很好的帮助我们来改进回归模型。 下面就开始多元线性回归的建模过程。 2. 多元线性回归建模 做过商品期货研究的人，都知道黑色系品种是具有产业链上下游的关系。铁矿石是炼钢的原材料，焦煤和焦炭是炼钢的能源资源，热卷即热轧卷板是以板坯为原料经加热后制成的钢板，螺纹钢是表面带肋的钢筋。 由于有产业链的关系，假设我们想要预测螺纹钢的价格，那么影响螺纹钢价格的因素可以会涉及到原材料，能源资源和同类材料等。比如，铁矿石价格如果上涨，螺纹钢就应该要涨价了。 2.1 数据集和数学模型 先从数据开始介绍，这次的数据集，我选择的期货黑色系的品种的商品期货，包括了大连期货交易所的 焦煤(JM)，焦炭(J)，铁矿石(I)，上海期货交易所的 螺纹钢(RU) 和 热卷(HC)。 数据集为2016年3月15日，当日白天开盘的交易数据，为黑色系的5个期货合约的分钟线的价格数据。 # 数据集已存在df变量中 > head(df,20) x1 x2 x3 x4 y 2016-03-15 09:01:00 754.5 616.5 426.5 2215 2055 2016-03-15 09:02:00 …
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