R语言笔记-回归分析

R语言笔记-回归分析

回归分析是一种广泛应用于统计学和数据科学领域的方法，用于建立变量之间的关系模型。在R语言中，有许多强大的包和函数可用于执行回归分析。本文将介绍R语言中常用的回归分析方法，并提供相应的源代码示例。

1. 线性回归分析

线性回归是最常见和简单的回归分析方法之一，它假设自变量和因变量之间存在线性关系。在R语言中，可以使用lm()函数执行线性回归分析。下面是一个使用lm()函数进行简单线性回归的示例：

# 创建示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 执行线性回归
model <- lm(y ~ x)

# 查看回归结果
summary(model)

在上面的代码中，首先创建了自变量x和因变量y的示例数据。然后使用lm()函数执行线性回归，其中y ~ x表示因变量y与自变量x之间的线性关系。最后使用summary()函数查看回归结果，包括回归系数、拟合优度等信息。

2. 多元线性回归分析

多元线性回归是对多个自变量和一个因变量之间的线性关系进行建模分析。在R语言中，同样可以使用lm()函数执行多元线性回归。下面是一个使用lm()函数进行多元线性回归的示例：

# 创建示例数据
x1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
x2 <- c(2, 4, 6, 8, 10)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11)

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