使用R语言实现简单的线性回归模型

使用R语言实现简单的线性回归模型

线性回归是统计学中常用的一种预测模型，用于建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的线性关系。在本文中，我们将使用R语言来实现一个简单的线性回归模型，并给出相应的源代码。

首先，我们需要准备一些数据来进行回归分析。在这个例子中，我们将使用一个简单的数据集，其中包含自变量（X）和因变量（Y）的观测值。假设我们已经将数据存储在名为"data.csv"的CSV文件中。

接下来，我们将加载所需的R包并读取数据：

# 加载所需的包
library(readr)
library(ggplot2)

# 读取数据
data <- read_csv("data.csv")

数据读取完成后，我们可以使用散点图来可视化数据，以便更好地理解它们之间的关系：

# 绘制散点图
ggplot(data, aes(x = X, y = Y)) +
  geom_point() +
  labs(x = "X", y = "Y") +
  ggtitle("Scatter Plot of X and Y")

现在，我们可以开始构建线性回归模型。在R中，可以使用lm()函数来拟合线性回归模型。我们将使用自变量X来预测因变量Y。

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

模型拟合完成后，我们可以使