用R语言绘制回归直线和回归方程，添加残差等信息

用R语言绘制回归直线和回归方程，添加残差等信息

在统计分析中，回归分析是一种常用的方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，我们可以通过拟合回归直线来描述两个变量之间的线性关系，并通过回归方程来计算变量之间的关系。本文将介绍如何使用R语言绘制回归直线和回归方程，并添加残差等信息。

首先，我们需要准备一组自变量和因变量的数据。假设我们有以下数据：

# 自变量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 因变量
y <- c(2, 3, 4, 5, 6)

接下来，我们可以使用lm()函数来进行线性回归分析，并提取回归方程的系数和截距：

# 执行线性回归分析
model <- lm(y ~ x)

# 提取回归方程的系数和截距
coef <- coef(model)
intercept <- coef[1]
slope <- coef[2]

现在，我们可以绘制散点图和回归直线。使用plot()函数绘制散点图，使用abline()函数绘制回归直线：

# 绘制散点图
plot(x, y)

# 绘制回归直线
abline(model, col = "red")
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