mtcars {数据集} | R 文档 |
数据摘自 1974 年美国《汽车趋势》杂志,包含 32 辆汽车(1973-1974 年款)的燃油消耗量以及 10 个汽车设计和性能方面。
mtcars
一个包含 32 个观测值和 11 个(数字)变量的数据框。
[, 1] | mpg | 英里/(美国)加仑 |
[, 2] | cyl | 汽缸数 |
[, 3] | disp | 排量(立方英寸) |
[, 4] | hp | 总马力 |
[, 5] | drat | 后桥速比 |
[, 6] | wt | 重量(1000 磅) |
[, 7] | qsec | 1/4 英里时间 |
[, 8] | vs | 发动机(0 = V 型,1 = 直列) |
[, 9] | am | 变速箱(0 = 自动,1 = 手动) |
[,10] | gear | 前进档数 |
[,11] | carb | 化油器数量 |
Henderson 和 Velleman(1981)在表 1 的脚注中评论:�Hocking [原始转录者] 将马自达的转子发动机编码为直列六缸发动机,将保时捷的水平对置发动机编码为 V 型发动机,以及包含柴油梅赛德斯 240D,这些都保留下来,以便能够与以前的分析进行直接比较。�
Henderson 和 Velleman(1981),交互式构建多元回归模型。生物统计学,37,391-411。
require(graphics) pairs(mtcars, main = "mtcars data", gap = 1/4) coplot(mpg ~ disp | as.factor(cyl), data = mtcars, panel = panel.smooth, rows = 1) ## possibly more meaningful, e.g., for summary() or bivariate plots: mtcars2 <- within(mtcars, { vs <- factor(vs, labels = c("V", "S")) am <- factor(am, labels = c("automatic", "manual")) cyl <- ordered(cyl) gear <- ordered(gear) carb <- ordered(carb) }) summary(mtcars2)