R语言红酒模型实战

R语言数据分析 告

使用软件：R studio
一、对数据的基本分析
在这一次的数据分析 告我选取的是对红酒质量的一个数据分析。我从kaggle上下载了一个1599×12的数据集，其中对于红酒质量影响因素一共有11个因素，分别是：fixed.acidity volatile.acidity Citric.acid Residual.sugar chlorides free.sulfur.dioxide total.sulfur.dioxide density pH sulphates alcohol。接下来开始对该数据集进行分析。
我准备使用多元线性回归模型来对这个数据集建模，得到有关质量的一个回归模型。
首先先装载所需要用到的逻辑包：

Quality=4.43-1.01volatile-2.017chlorides+0.005free-0.0035total-0.48pH+0.88sulphates+0.29alcohol。
对计算公式进行代入数值计算，发现结果基本吻合。
3. 结论
结论：在对红酒质量的数据分析中，一共有11个变量，在经过筛选之后，得出volatile.acidity+chlorides + free.sulfur.dioxide + total.sulfur.dioxide + pH + sulphates + alcohol这七个因素才是影响红酒质量的因素，并且可以根据构建的回归模型，得到一个和红酒质量有关的计算公式：Quality=4.43-1.01volatile-2.017chlorides+0.005free-0.0035total-0.48pH+0.88sulphates+0.29alcohol。
附录一：代码整合：
library(plyr)
library(car)
library(MASS)

setwd(“D:作业r语言数据处理”)
file View(file)
summary(file)
par(mfrow=c(3,4))
boxplot(t1$fixed.acidity,main=“fixed.acidity“)boxplot(t1$volatile.acidity,main=“volatile.acidity”)
boxplot(t1$citric.acid,main=“citric.acid“)boxplot(t1$residual.sugar,main=“residual.sugar”)
boxplot(t1$chlorides,main=“chlorides“)boxplot(t1$free.sulfur.dioxide,main=“free.sulfur.dioxide”)
boxplot(t1$total.sulfur.dioxide,main=“total.sulfur.dioxide“)boxplot(t1$density,main=“density”)
boxplot(t1$pH,main=“pH“)boxplot(t1$sulphates,main=“sulphates”)
boxplot(t1$alcohol,main=“alcohol“)newdata?file[order(file$quality),]
quality summary(quality)
crPlot(quality)
outlierTest(quality)
stepAIC(quality, direction=“backward”)
anova(test1,quality)
AIC(quality,test1)
confint(quality)
state t2 coef(t2)
test anova(test,quality)