使用R语言进行多项式回归模型拟合

使用R语言进行多项式回归模型拟合

多项式回归是一种常见的非线性回归方法，它可以用于描述自变量和因变量之间的复杂关系。在R语言中，我们可以使用lm函数来实现多项式回归模型的拟合。本文将向您介绍如何使用lm函数进行多项式回归模型的拟合，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些数据用于拟合多项式回归模型。假设我们有一个数据集，包含自变量x和因变量y的观测值。我们将使用这些观测值来估计一个二次多项式回归模型。

# 准备数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2.1, 3.9, 8.2, 12.3, 17.1)

接下来，我们可以使用lm函数来拟合一个二次多项式回归模型。lm函数的第一个参数是一个公式，用于指定回归模型的形式。在多项式回归中，我们可以使用poly()函数来生成多项式的基函数。poly函数的第一个参数是自变量，第二个参数是多项式的阶数。在本例中，我们将使用poly(x, 2)来生成一个二次多项式的基函数。

# 拟合二次多项式回归模型
model <- lm(y ~ poly(x, 2))

通过拟合模型后，我们可以使用summary函数来查看回归结果的摘要信息。

# 查看回归结