这是学习笔记的第 2004 篇文章
今天
美国人口普查局（U.S. Census Bureau）的人口统计资料，该数据集包含了美国病人的医疗费用，在github中可以下载相应的数据。
https://github.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/find/master
整个模型的数据类似下面的形式：
我们把下载得到的文件insurance.csv放在D盘下，加载数据
> insurance <- read.csv("d:\insurance.csv",stringsAsFactors = TRUE)
使用str函数来确认该数据转换了我们之前所期望的形式：
> str(insurance)
'data.frame': 1338 obs. of 7 variables:
$ age : int 19 18 28 33 32 31 46 37 37 60 ...
$ sex : Factor w/ 2 levels "female","male": 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 ...
$ bmi : num 27.9 33.8 33 22.7 28.9 ...
$ children: int 0 1 3 0 0 0 1 3 2 0 ...
$ smoker : Factor w/ 2 levels "no","yes": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ region : Factor w/ 4 levels "northeast","northwest",..: 4 3 3 2 2 3 3 2 1 2 ...
$ charges : num 16885 1726 4449 21984 3867 ...
我们查看因变量charges的数据分布情况：
> summary(insurance$charges)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1122 4740 9382 13270 16640 63770
平均数远大于中位数，表明保险费用的分布是右偏的，使用直方图查看的情况如下：
到目前为止，我们已经得到了一个整体的数据分布情况。
我们需要做相关性分析，首先需要使用相关系数矩阵来查看。
> cor(insurance[c("age","bmi","children","charges")])
age bmi children charges
age 1.0000000 0.1092719 0.04246900 0.29900819
bmi 0.1092719 1.0000000 0.01275890 0.19834097
children 0.0424690 0.0127589 1.00000000 0.06799823
charges 0.2990082 0.1983410 0.06799823 1.00000000
当然这种表格化的数据我们也可以做出一些基本的分析，比如age和bmi,age和charges，bmi和charges等。
我们可以使用散点图矩阵来得到可视化的数据效果，
> pairs(insurance[c("age","bmi","children","charges")])
也可以基于psych得到更丰富的散点图矩阵，
> library(psych)
> pairs.panels(insurance[c("age","bmi","children","charges")])
比如age和charges之间的关系呈现出几条相对的直线，而bmi和charges的散点图构成了两个不同的群体。
在对角线上，直方图描绘了每个特征的数值分布。最后，对角线下方的散点图带有额外的可视化信息。
接下来我们尝试得到回归模型，用R对数据拟合一个线性回归模型.
> ins_model <- lm(charges~age children bmi sex smoker region,data=insurance)
>
> ins_model
Call:
lm(formula = charges ~ age children bmi sex smoker
region, data = insurance)
Coefficients:
(Intercept) age children bmi
-11938.5 256.9 475.5 339.2
sexmale smokeryes regionnorthwest regionsoutheast
-131.3 23848.5 -353.0 -1035.0
regionsouthwest
-960.1
> summary(ins_model)
Call:
lm(formula = charges ~ age children bmi sex smoker
region, data = insurance)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-11304.9 -2848.1 -982.1 1393.9 29992.8
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -11938.5 987.8 -12.086 < 2e-16 ***
age 256.9 11.9 21.587 < 2e-16 ***
children 475.5 137.8 3.451 0.000577 ***
bmi 339.2 28.6 11.860 < 2e-16 ***
sexmale -131.3 332.9 -0.394 0.693348
smokeryes 23848.5 413.1 57.723 < 2e-16 ***
regionnorthwest -353.0 476.3 -0.741 0.458769
regionsoutheast -1035.0 478.7 -2.162 0.030782 *
regionsouthwest -960.0 477.9 -2.009 0.044765 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 6062 on 1329 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7509, Adjusted R-squared: 0.7494
F-statistic: 500.8 on 8 and 1329 DF, p-value: < 2.2e-16
