简化模型：用R语言构建线性回归模型

简化模型：用R语言构建线性回归模型

线性回归是一种常用的统计模型，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。在R语言中，我们可以使用内置的函数和包来构建和拟合线性回归模型。本文将向您展示如何使用R语言构建简单的线性回归模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含自变量x和因变量y的数据集。下面是一个简单的数据集示例：

# 创建数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 将数据集合并为一个数据框
data <- data.frame(x, y)

# 查看数据集
print(data)

上述代码将创建一个包含两列的数据框，其中"x"列是自变量，"y"列是因变量。您可以根据实际需求修改数据集。

接下来，我们可以使用R中的lm()函数来构建线性回归模型。lm()函数接受一个公式作为参数，公式的形式是"因变量 ~ 自变量"。下面是构建线性回归模型的示例代码：

# 构建线性回归模型
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 查看模型摘要
summary(model)

上述代码将基于数据集构建线性回归模型，并使用summary()函数查看模型的摘要信息。模型摘要提供了关于模型拟合优度、回归系数、截距项等的统计信息。

如果您只对模型的系数感兴趣，可以使用coef()函数获取回归系数的估计值。下面是获取回归系数的示例代码：