本文介绍了R语言中线性回归模型的基础知识，包括模型设定与假设，如随机误差的正态分布和独立性。通过实例展示了如何在R中实现线性回归模型，使用函数进行OLS估计，并探讨了模型预测和结果的解释。同时提到了多元回归的可能性以及利用package将结果格式化输出到不同格式。
R的基本统计模型与回归分析
这一节，也是这一分享合辑基础篇的最后一节，后续会有一些进阶篇，关于更进一步的模型，例如广义线性模型，分层线性模型，交互效应模型以及相关模型结果的可视化表达。这一节主要关注最基本的线性回归模型(Linear Regression Model)
线性模型的设定与假设
线性回归模型，其一，是一种回归模型；其二，变量间呈线性关系，基本数学方程如下
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + . . . + β n X n + ε Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 +... +\beta_nX_n + \varepsilon Y=β0+β1X1+β
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