如何对这些数据执行简单的线性回归模型？答案

【问题标题】：How can I peform a simple linear regression model on this data?如何对这些数据执行简单的线性回归模型？
【发布时间】：2021-01-05 00:45:16
【问题描述】：

所以我想创建一个线性回归模型，将火箭价格（写成火箭）与发射数据（基准）进行对比。我相信我可以这样做：lm(Y ~ X)。但是，我如何能够将价格从 chr 转换为 num，日期也是如此？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

实际上，您是在问 3 个不同但非常基本的问题，阅读介绍性文字比在 Stack Overflow 上发布问题更好。

根据您使用的 R 版本，spaceData$Rocket 列将是字符向量或因子向量。要涵盖这两种可能性，您可以这样做：

spaceData$Rocket <- as.numeric(as.character(spaceData$Rocket))

这会给你一个警告，告诉你一些NA 值已经产生了。没关系 - 列中有一些空白单元格，因此您希望这些单元格为 NA。

在这种情况下，您可以使用strptime，并指定日期字符串的格式。我们还将把它包装在as.POSIXct 中，以确保数据的格式更易于绘制：

spaceData$Datum <- as.POSIXct(strptime(spaceData$Datum, "%a %b %d, %Y %H:%M"))

在尝试线性回归之前，最好确保进行线性回归是明智的。为了使线性回归有意义，您应该知道两个变量之间存在近似线性关系，并且残差近似正态分布。检查这些假设的一种简单方法是绘制两个变量：

plot(spaceData$Datum, spaceData$Rocket)

您无需成为统计学家就可以看出，通过这些点的任何直线作为对这种关系的描述都是毫无希望的。如果我们尝试一下，我们可以看到：

abline(lm(Rocket ~ Datum, data = spaceData), col = "red")

因此，通过对这些数据进行线性回归，我们可以预测火箭的价格将在 2036 年 5 月 13 日降至零。显然这是无稽之谈。

【讨论】：