一、实验目的

1. 使用R自带包stats线性模型函数lm()，建立简单回归模型。
2. 使用R自带的数据集women建立数据模型。
3. 使用R进行数据单位转换操作。
4. 使用R建立的简单回归模型与函数predict()，进行新数据预测。
5. 数据导出操作包括导出数据文本文件、保存R绘图图片。

二、实验内容

说明 1: 已知数据集women有15名妇女的数据，如下表表1所示。

说明 2: 使用R进行数据单位转换编程，将身高与体重变量的单位由英制转为公制。
说明 3: 导出文本文件: 把转换单位后的数据使用数据框函数write.table()保存为文本文件，以空格分隔数据列，不 含行号，含列名，字符串不带引号。
说明 4: 将转换单位后的数据，使用R自带包stats线性模型函数lm()，建立简单回归模型。
说明 5: 保存图片: 保存为PNG格式。
说明 6: 使用R建立的简单回归模型与函数predict()，使用身高height=172新数据进行体重weight预测。

三、实验报告

1. 实验环境

Win10

2. 实验内容与完成情况

1)实验源代码

women
f<-lm(weight~height, data=women)
f #y=ax+b => weight=3.45height-87.52
summary(f)
fitted(f)
residuals(f)
plot(women$height,women$weight,xlab=”身高（英寸）”,ylab=”体重（磅）”)
abline(f)

2)设置工作目录并导出women数据集

执行指令及结果如下所示：

2） 数据集英制转换为公制

键入指令，将数据集英制转换为公制，执行指令及结果如下所示：

3）数据集导出

键入指令，将转换后的数据集导出（文本文件，以空格分隔数据列，不含行号，含列名，字符串不带引号），执行指令及结果如下所示（具体文本存放于压缩包中）：
执行指令：

执行结果：

4）建立回归模型

键入指令，建立简单回归模型，执行指令及结果如下所示：

5）绘制拟合图

键入指令，画出拟合图并将其保存为，执行指令及结果如下所示：
执行指令：

执行结果（拟合图）：

6）数据预测

键入指令，利用回归模型进行预测，执行指令及结果如下所示：

3. 出现的问题

1）导出文件中数据存在行号。

4. 解决方案

1）在write.table()括号内键入：row.name = FALSE解决问题。