Question

R语言最优化模型怎么做

R语言最优化模型怎么做4.Hitters数据集。在ISLR包中有一个名为Hitters的数据集。该数据集包含了棒球运动员薪水（Salary）等变量。请根据以下要求编写相应的R程序：
1）判断该数据集中是否存在缺失值？如果是，Salary变量中存在多少个缺失值？
2）剔除在任何变量上存在缺失值的观测，剔除后的数据集样本量是多少？
3）将Salary作为因变量，其余变量作为自变量，建立一系列包含给定数目自变量的最优模型，实现最优预测变量子集的筛选。
4）画出所有模型的RSS，调整的R2，Cp以及BIC的图像，确定最终选择哪个模型（注意：根据各种指标确定的最优模型可能不一致）。
前两题做完了，第三题要用什么公式

Answer 1

参考代码:
dat <- read.table("clipboard",header = T)
dat
lm.d<- lm(y~x1+x2+x3+x4+x5,data = dat)
summary(lm.d)
lm.d2 <- step(lm.d) #逐步回归法，挑选变量子集
summary(lm.d2)
newd <- data.frame(x1=12135,x2=28679,x3=19978,x4=502,x5=24950)
predict(lm.d,newd,interval = "prediction")#预测值
predict(lm.d,newd,interval = "prediction",scale = T) #预测均值