回归分析作业4

作业内容：

数据：

y	x1	x2	x3	x4	x5
271.8	783.35	33.53	40.55	16.66	13.2
264	748.45	36.5	36.19	16.46	14.11
238.8	684.45	34.66	37.31	17.66	15.68
230.7	827.8	33.13	32.52	17.5	10.53
251.6	860.45	35.75	33.71	16.4	11
257.9	875.15	34.46	34.14	16.28	11.31
263.9	909.45	34.6	34.85	16.06	11.96
266.5	905.55	35.38	35.89	15.93	12.58
229.1	756	35.85	33.53	16.6	10.56
239.3	769.35	35.68	33.79	16.41	10.85
258	793.5	35.35	34.72	16.17	11.41
257.6	801.65	35.04	35.22	15.92	11.91
267.3	819.65	34.07	36.5	16.04	12.85
267	808.55	32.2	37.6	16.19	13.58
259.6	774.95	34.32	37.89	16.62	14.21
240.4	711.85	31.08	37.71	17.37	15.56
227.2	694.85	35.73	37	18.12	15.83
196	638.1	34.11	36.76	18.53	16.41
278.7	774.55	34.79	34.62	15.54	13.1
272.3	757.9	35.77	35.4	15.7	13.63
267.4	753.35	36.44	35.96	16.45	14.51
254.5	704.7	37.82	36.26	17.62	15.38
224.7	666.8	35.07	36.34	18.12	16.1
181.5	568.55	35.26	35.9	19.05	16.73
227.5	653.1	35.56	31.84	16.51	10.58
253.6	704.05	35.73	33.16	16.02	11.28
263	709.6	36.46	33.83	15.89	11.91
265.8	726.9	36.26	34.89	15.83	12.65
263.8	697.15	37.2	36.27	16.71	14.06

参考实现（use R）

data<-read.csv("data4th.csv")
lm1<-lm(y~.,data=data)
#向前法
step(lm1,direction="forward")
#逐步回归
step(lm1)
#所有可能回归
library(leaps)
regsubsets(y~.,data=data)#基于调整R^2