使用R语言构建单变量线性回归模型

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本文介绍了如何使用R语言构建单变量线性回归模型。通过lm函数准备数据,构建模型,分析回归结果,并利用predict和plot函数进行预测和可视化,以理解自变量与因变量间的线性关系。

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使用R语言构建单变量线性回归模型

线性回归是一种常用的统计分析方法,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lm函数来构建单变量线性回归模型。本文将详细介绍如何使用R语言进行线性回归分析,并提供相应的源代码。

步骤 1:准备数据
首先,我们需要准备用于回归分析的数据。假设我们有一组关于自变量x和因变量y的观测数据,我们的目标是根据这些数据建立一个线性回归模型来预测y的值。

以下是一个示例数据集,包含了10个观测值:

# 创建示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21)

步骤 2:构建回归模型
使用lm函数来构建回归模型。lm函数的基本语法如下:

model <- lm(formula, data)
  • model:回归模型对象,用于存储回归模型的结果。
  • formula:指定回归模型的公式,形式为"因变量 ~ 自变量"。
  • data:包含观测数据的数据框或数据集。

对于我们的示例数据,我们可以使用以下代码构建回归模型:

# 构建回归模型
model <- lm(y ~ x, da
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