使用R语言中的summarise函数在DataFrame数据中根据指定的分组变量构建不同分组的线性回归模型

最新推荐文章于 2025-04-09 13:52:06 发布

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文章标签： r语言线性回归机器学习 R语言

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本文介绍了如何在R语言中利用summarise函数对DataFrame数据进行分组，并根据分组变量构建线性回归模型。通过示例展示了如何在销售数据集上，依据产品类型创建不同分组的线性回归模型，用于预测销售额。

使用R语言中的summarise函数在DataFrame数据中根据指定的分组变量构建不同分组的线性回归模型

在R语言中，我们可以使用summarise函数来对DataFrame数据进行分组和聚合操作。而在线性回归建模中，我们可以使用lm()函数来构建线性回归模型。本文将介绍如何使用summarise函数在DataFrame数据中根据指定的分组变量，对不同分组分别构建线性回归模型。

首先，我们需要准备一份包含自变量和因变量的DataFrame数据。假设我们有一个销售数据集，其中包含了产品的销售额（Sales）、广告费用（Advertising）、产品价格（Price）以及产品类型（Category）。我们的目标是根据产品类型来构建不同分组的线性回归模型，以预测销售额。

# 导入所需的库
library(dplyr)

# 创建示例数据
sales_data <- data.frame(
  Sales = c(100, 150, 200, 250, 300, 350),
  Advertising = c(10, 15, 20, 25, 30, 35),
  Price = c(5, 7, 6, 8, 7, 9),
  Category = c("A", "B", "A", "B", "A", "B")
)

# 使用summarise函数构建线性回归模型
regression_models <- sales_data %>%
  group_by(Category) %>%
  summarise(model = lm(Sales ~ Advertising + Price))

# 查看模型结果
print(regression_

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