Rで描画させるの楽しいけど、モデルつくんのにRをちゃんと覚えねばってことで、Practical Regression and Anova in Rもちょっとづつ読み進めてます。

Practical Regression and Anova in R

This a masters level course covering the following topics:Linear Models: Definition, fitting, inference, interpretation of results, meaning of regression coefficients, identifiablity, lack of fit, multicollinearity, ridge regression, principal components regression, partial least squares, regression splines, Gauss-Markov theorem, variable selection, diagnostics, transformations, influential observations, robust procedures, ANOVA and analysis of covariance, randomised block, factorial designs.

書籍にもなってるようだ。

Linear Models with R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Julian J. Faraway
Chapman and Hall/CRC / 6462円 ( 2004-08-12 )

SAR,SPRは、よくわかんないパラメータをたくさん(1000以上とか)出してみて、activity,propertyをうまく説明できるパラメータを絞り込んでいき、絞り込まれたパラメータとactivity,propertyとの関連性を類推していくプロセスがおもろい。