使用最小二乘法进行回归分析

使用最小二乘法进行回归分析

最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）是一种常用的回归分析方法，用于拟合线性模型。在R语言中，我们可以使用内置的函数来实现最小二乘法。

首先，我们需要准备数据集，包括自变量（x）和因变量（y）。假设我们有以下数据集：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 3, 5, 6, 8)

接下来，我们可以使用lm()函数来拟合最小二乘回归模型。lm()函数的第一个参数是一个公式，指定了因变量和自变量之间的关系。在我们的例子中，我们使用y ~ x来表示因变量y与自变量x之间的线性关系。

model <- lm(y ~ x)

拟合完成后，我们可以使用summary()函数来查看回归模型的摘要信息，包括回归系数、截距、残差等。

summary(model)

接下来，我们可以使用predict()函数来进行预测。预测时，我们需要提供新的自变量值。

new_x <- c(6, 7, 8)
predicted_y <- predict(model, data.frame(x = new_x))

上述代码将根据回归模型对新的自变量值进行预测，并返回预测的因变量值。

最后