R语言多元线性回归模型的建立和检验过程

R语言多元线性回归模型的建立和检验过程

多元线性回归是一种用于探索自变量与因变量之间关系的统计方法。在R语言中，我们可以使用lm()函数来建立和检验多元线性回归模型。

1. 数据准备

首先，我们需要准备用于建立回归模型的数据集。假设我们有一个包含多个自变量（x1, x2, x3, …）和一个因变量（y）的数据集。我们可以将数据存储在一个数据框（data frame）中，确保每个自变量都作为数据框的一个列。

# 创建数据框
data <- data.frame(
  x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
  x2 = c(2, 4, 6, 8, 10),
  x3 = c(3, 6, 9, 12, 15),
  y = c(5, 10, 15, 20, 25)
)

2. 建立回归模型

使用lm()函数可以建立多元线性回归模型。该函数的基本语法如下：

model <- lm(formula, data)

其中，formula参数指定了回归模型的公式，data参数指定了数据框。

假设我们的回归模型为 y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3*x3，我们可以使用下面的代码建立模型：

# 建立回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data