R语言案例研究：财政收入的多元相关性与回归分析

在这个案例研究中，我们将使用R语言进行财政收入的多元相关性与回归分析。我们将探索财政收入与其他相关因素之间的关系，并建立回归模型来预测财政收入。

首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们已经收集了包含财政收入以及其他相关因素的数据。我们将使用R中的数据框来组织我们的数据。以下是一个示例数据框的结构：

# 创建数据框
df <- data.frame(
  收入 = c(10, 15, 20, 18, 25),
  GDP = c(100, 150, 200, 180, 250),
  人口 = c(50, 60, 70, 65, 80)
)

在这个示例中，我们有财政收入、GDP和人口这三个变量。现在我们可以开始进行多元相关性和回归分析。

首先，我们可以计算变量之间的相关系数。使用R中的cor()函数可以计算相关系数矩阵。以下是计算相关系数并打印结果的代码：

# 计算相关系数矩阵
cor_matrix <- cor(df)

# 打印相关系数矩阵
print(cor_matrix)

相关系数矩阵将显示出各个变量之间的相关性。相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性。通过分析相关系数矩阵，我们可以了解各个变量之间的关系。

接下来，我们可以建立一个多元线性回归模型来预测财政收入。使用R中的lm()函数可以拟合线性回归模型。以下是建立回归模型并打印摘要的代码：

# 建立线性回归模型
model <- lm(收入 ~ GDP + 人口, data