R语言示例：使用线性回归分析预测房价

最新推荐文章于 2025-02-21 21:41:51 发布

CodeSpark

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文章标签： r语言线性回归开发语言 R语言

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本文展示了如何使用R语言进行线性回归分析，以预测房价。通过建立房屋面积与房价之间的线性关系模型，对新数据进行价格预测，强调了线性回归在实际问题中的应用。

R语言示例：使用线性回归分析预测房价

线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。在本示例中，我们将使用R语言进行线性回归分析，以预测房价。

首先，我们需要准备用于分析的数据集。假设我们有一个包含房屋面积（以平方英尺为单位）和对应房价（以美元为单位）的数据集。我们将使用这些数据来建立线性回归模型，并使用该模型对新的房屋面积进行价格预测。

# 步骤1：准备数据
house_data <- data.frame(
  area = c(1000, 1500, 1200, 1800, 2000),
  price = c(200000, 250000, 230000, 280000, 300000)
)

# 步骤2：建立线性回归模型
lm_model <- lm(price ~ area, data = house_data)

# 步骤3：查看回归模型的摘要
summary(lm_model)

在上述代码中，我们首先创建了一个名为house_data的数据框，其中包含了房屋面积和对应的房价。接下来，我们使用lm()函数建立了一个线性回归模型，其中price ~ area表示我们的因变量是房价，自变量是面积。通过data参数指定了数据集为house_data。

最后，我们使用summary()函数查看了回归模型的摘要信息。该摘要提供了关于回归模型的统计指标，如回归系数、截距、残差等。这些信息可以帮助我们评估模型的

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