满足回归模型的线性性 - R语言分析

满足回归模型的线性性 - R语言分析

线性回归模型是一种常用的统计模型，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。在R语言中，我们可以使用多种方法来评估回归模型的线性性。本文将介绍如何使用R语言来满足回归模型的线性性要求，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于回归分析的数据。在本示例中，我们将使用R内置的mtcars数据集，该数据集包含了一些汽车的性能指标。我们将选择其中的两个变量进行线性回归分析，即车辆的马力（hp）和加速度（qsec）。

# 载入数据
data(mtcars)

# 选择变量
df <- mtcars[, c("hp", "qsec")]

2. 绘制散点图
   在建立线性回归模型之前，我们可以通过绘制散点图来观察自变量和因变量之间的关系。散点图可以帮助我们初步判断是否存在线性关系。

# 绘制散点图
plot(df$hp, df$qsec, xlab = "Horsepower", ylab = "Quarter Mile Time (sec)", main = "Scatter Plot")

3. 拟合线性回归模型
   接下来，我们使用lm()函数拟合线性回归模型，并检查模型的线性性。

# 拟合线性回归模型
model <- lm(qsec ~ hp, d