R语言回归篇: 线性回归模型的建立与应用

R语言回归篇: 线性回归模型的建立与应用

线性回归是一种常用的统计分析方法，用于探索自变量与因变量之间的线性关系。在R语言中，我们可以使用多种函数和包来建立和应用线性回归模型。本文将介绍如何使用R语言进行线性回归的建模和分析，并提供相应的源代码。

数据准备

首先，我们需要准备一组包含自变量和因变量的数据集。假设我们有一个名为"dataset.csv"的CSV文件，其中包含了自变量X和因变量Y的观测值。我们可以使用R语言的read.csv()函数将数据读取到一个数据框中。

# 读取数据

data <- read.csv("dataset.csv")

模型建立

接下来，我们可以使用R语言的lm()函数建立线性回归模型。该函数的基本语法如下所示：

model <- lm(formula, data)

其中，formula是一个公式，用于指定线性回归模型的形式，data是包含自变量和因变量的数据框。

假设我们的线性回归模型形式为Y = β0 + β1*X，其中Y为因变量，X为自变量。我们可以使用以下代码建立线性回归模型：

# 建立线性回归模型

model <- lm(Y ~ X, data = data)

模型分析

建立线性回归模型后，我们可以对模型进行分

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