回归分析在数据科学领域中扮演着重要的角色，而 R 语言是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具。本文将介绍如何使用 R 语言进行回归分析，并附带相应的源代码。

回归分析在数据科学领域中扮演着重要的角色，而 R 语言是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具。本文将介绍如何使用 R 语言进行回归分析，并附带相应的源代码。

1. 数据准备

首先，我们需要准备好用于回归分析的数据。假设我们有一个包含自变量（X）和因变量（Y）的数据集。你可以使用以下代码读取和查看数据：

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 查看数据前几行
head(data)

# 查看数据摘要统计信息
summary(data)

确保将数据保存为名为 “data.csv” 的 CSV 文件，并将其放置在正确的工作目录中。

2. 数据探索

在进行回归分析之前，我们应该对数据进行初步的探索和可视化，以了解变量之间的关系。以下是一些常用的数据探索方法：

散点图

散点图可以用来展示自变量和因变量之间的关系。使用以下代码绘制散点图：

# 绘制散点图
plot(data$X, data$Y, xlab = "X", ylab = "Y", main = "Scatter Plot")

相关性分析

相关性分析可以帮助我们了解自变量和因变量之间的线性关系。使用以下代码计算相关系数：