波士顿房价数据分析（R语言）
1 .数据变量解释
变量解释CRIM城镇人均犯罪率。ZN住宅用地超过 25000 平方英尺的比例。INDUS城镇非零售商用土地的比例。CHAS查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。NOX一氧化氮浓度。RM住宅平均房间数。AGE1940 年之前建成的自用房屋比例。DIS到波士顿五个中心区域的加权距离。RAD辐射性公路的接近指数。TAX每 10000 美元的全值房产税率。PTRATIO城镇师生比例。B1000（Bk-0.63）^ 2，其中 Bk 指代城镇中黑人的比例。LSTAT人口中地位较低者的比例。MEDV房价中位数，以千美元计。
2.非参数检验
boston read.csv("D:/Rlanguage/FCwork/boston_data.txt", sep="")
attach(boston)
library(ggplot2)
ggplot(data=boston,aes(x=MEDV,fill=as.factor(CHAS)))+
geom_density(alpha=.3)
CHAS是一个二值变量（即位于查尔斯河边记为1，否则记为0）。通过图1发 现，CHAS=1时的房价分布与CHAS=2时房价分布基本相同。为了探究这一变量 对房价是否有显著影响，接下来将通过一系列检验方法验证。 将样本数据分为两个部分,CHAS=1为一组，CHAS=0为另一组
CHAS1subset(boston,CHAS==1)
CHAS2subset(boston,CHAS==0)
2.1单样本检验
首先，通过Shapiro Wilk检验房价中位数是否服从正态分布。假设：
H0：房价中位数服从正态分布
H1：房价中位数不服从正态分布
shapiro.test(scale(MEDV))
由于P
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45446297/article/details/114527560
Author: MAGICOLORUA
Title: 波士顿房价数据分析（R语言）
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