线性回归分析的R语言实现

线性回归分析的R语言实现

线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立自变量（也称为特征或预测变量）与因变量（也称为响应变量或目标变量）之间的线性关系模型。在本文中，我们将使用R语言来实现线性回归分析。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个包含自变量和因变量的数据集，其中自变量表示为X，因变量表示为Y。我们将使用以下数据作为示例：

# 准备数据
X <- c(2, 4, 6, 8, 10)
Y <- c(3, 5, 7, 9, 11)

接下来，我们可以使用R中的lm函数来执行线性回归分析。lm函数的第一个参数是一个公式，用于指定线性模型的结构。在这里，我们使用Y~X表示因变量Y与自变量X之间的线性关系。lm函数的返回值是一个代表线性回归模型的对象。

# 执行线性回归分析
model <- lm(Y ~ X)

通过执行以上代码，我们已经建立了一个线性回归模型。接下来，我们可以使用summary函数来查看模型的摘要信息，包括回归系数、截距、残差等。

# 查看模型摘要
summary(model)

执行以上代码，将输出线性回归模型的摘要信息，包括回归系数的估计值、标准误差、t值、p值以及拟合优度等。

除了摘要信息，我们还可以通过coef函数提取回归系数的估计值。

# 提取回归系数