提取分层线性回归模型系数和截距的R语言代码

最新推荐文章于 2024-05-10 17:01:28 发布

HackDashX

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文章标签：线性回归 r语言算法 R语言

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本文介绍了在R语言中使用coef函数提取分层线性回归模型的系数和截距的方法。通过建立以房屋价格为因变量，面积、房间数和地段为自变量的模型，展示如何获取并理解这些参数在统计分析和预测中的作用。

提取分层线性回归模型系数和截距的R语言代码

分层线性回归是一种常用的统计分析方法，用于探索自变量对因变量的影响关系。在R语言中，我们可以使用coef函数提取分层线性回归模型的系数和截距。本文将为您介绍如何使用coef函数来提取这些参数。

首先，我们需要加载所需的R包。在本例中，我们使用的是lm函数进行分层线性回归建模，因此需要加载stats包。

library(stats)

接下来，我们准备一个示例数据集来进行分层线性回归分析。假设我们正在研究房屋价格与房屋面积、房间数和地段之间的关系。

# 创建示例数据集
data <- data.frame(
  price = c(250, 300, 280, 320, 270),
  area = c(1500, 1800, 1600, 2000, 1700),
  rooms = c(3, 4, 3, 5, 3),
  location = c("A", "B", "A", "B", "A")
)

现在，我们可以使用lm函数建立分层线性回归模型。在此模型中，我们将价格作为因变量，面积、房间数和地段作为自变量。

# 建立分层线性回归模型
model <- lm(price ~ area + rooms + location, data = data)

建立模型后，我们可以使用coef函数提取模型的系数和截距。系数表示自变量对因变量的影响

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