如何使用 R 语言绘制线性回归图表

最新推荐文章于 2024-10-12 20:00:00 发布

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文章标签： r语言线性回归 python R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行线性回归分析并绘制图表。通过拟合线性回归模型，结合和函数创建散点图和回归线，进一步通过添加误差带，展示预测结果的不确定性。提供详细代码示例，帮助理解R语言在线性回归可视化中的应用。

如何使用 R 语言绘制线性回归图表

线性回归是一种常用的统计方法，用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。在 R 语言中，我们可以使用内置函数和库来绘制线性回归图表。本文将介绍如何使用 R 语言绘制线性回归图表，并附上相应的源代码示例。

首先，我们需要准备一组自变量和因变量的数据。假设我们有以下数据集：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 3, 4, 5, 6)

接下来，我们可以使用内置的 lm() 函数拟合线性回归模型，并使用 plot() 函数绘制散点图和回归线。以下是示例代码：

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 绘制散点图
plot(x, y, main = "线性回归图表", xlab = "自变量", ylab = "因变量")

# 添加回归线
abline(model, col = "red")

在上述代码中，lm(y ~ x) 用于拟合线性回归模型，其中 y 是因变量，x 是自变量。plot(x, y) 用于绘制散点图，main 参数用于设置图表标题，xlab 和 ylab 参数用于设置 x 轴和 y 轴的标签。abline(model, col = "red")