R「線形回帰分析と統計モデル」page120,4.3

問題＃P120 4.3 
RM（LS =リスト（））
A = read.xlsx（ "xiti_4.xlsx"、シート= 3）
名（A）= C（ "ORD"、 "Y"、 "K"、 "L" ）
アタッチ（A）
FM = LM（Y〜ログ（K）+ログ（L））線形回帰モデル＃
EI = RESID（FM）
X-CBIND =（1、as.matrix（[3 :. 4]））
T = TI（EI、X） ＃外部の学生は、残差
プロット（嵌合（FM）、T ）＃1 図にプロット残差を。

　　

 

 残留フィギュアそれアウトから見ると、分散の不均一

A1 = boxcox（FMによる= 0.1、λ=配列（0,1））

　　

 

 それは画像から見た、好ましくは、λ0、すなわち、対数変換

＃対数変換
lm.logのLM =（ログ（Y）〜ログ（L）+ログ（K））
COEF（lm.log）

まとめ（lm.log）
デタッチ（A）

　　

>概要（lm.log）

コール：
LM（式=ログ（Y）〜ログ（L）+ログ（K））

残差：
    最小1Q中央3Q最大
-1.7251 -0.1764 -0.0059 0.1707 1.3035 

係数：
            推定STD。エラーt値のPr（> | T |）    
（インターセプト）0.38004 0.26873 1.414 0.166     
ログ（L）0.05699 0.04471 1.275 0.211     
ログ（K）0.93065 0.04131 22.526 <2E-16 *** 
--- 
有意性。コード：   
0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '' 0.1 '' 1つの

残留標準誤差：自由0.441 35上度
複数のR二乗：0.944、調整R二乗：0.9408 
F統計量：295 DF 2に及び35、p値<2.2E-16