用R语言构建多元线性回归模型

用R语言构建多元线性回归模型

多元线性回归是一种用于探索多个自变量与因变量之间关系的统计分析方法。在R语言中，我们可以使用lm()函数来构建多元线性回归模型。本文将详细介绍如何使用R语言构建多元线性回归模型，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个自变量（如X1、X2、X3）和一个因变量（Y）的数据集。我们可以使用data.frame()函数创建一个数据框，如下所示：

# 创建数据集
data <- data.frame(
  X1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
  X2 = c(2, 4, 6, 8, 10),
  X3 = c(3, 6, 9, 12, 15),
  Y = c(5, 10, 15, 20, 25)
)

接下来，我们可以使用lm()函数构建多元线性回归模型。lm()函数的基本语法如下：

model <- lm(formula, data)

其中，formula参数是一个公式，用于指定因变量和自变量之间的关系。在多元线性回归中，我们可以使用“因变量 ~ 自变量1 + 自变量2 + 自变量3”的形式来表示多个自变量与因变量之间的关系。data参数是我们之前创建的数据集。

现在&#