本文详细介绍了如何使用R语言进行线性回归模型的建立和分析。从数据准备开始，通过读取CSV文件创建数据框，然后利用R的函数建立线性回归模型。接着，通过模型摘要了解模型拟合情况和系数统计显著性，并绘制散点图与回归线以直观展示关系。最后，使用模型进行预测并评估预测效果。线性回归在实际应用中具有广泛的应用价值。
R语言回归篇: 线性回归模型的建立与应用
线性回归是一种常用的统计分析方法，用于探索自变量与因变量之间的线性关系。在R语言中，我们可以使用多种函数和包来建立和应用线性回归模型。本文将介绍如何使用R语言进行线性回归的建模和分析，并提供相应的源代码。
数据准备
首先，我们需要准备一组包含自变量和因变量的数据集。假设我们有一个名为"dataset.csv"的CSV文件，其中包含了自变量X和因变量Y的观测值。我们可以使用R语言的read.csv()函数将数据读取到一个数据框中。
# 读取数据
data <- read.csv("dataset.csv")
模型建立
接下来，我们可以使用R语言的lm()函数建立线性回归模型。该函数的基本语法如下所示：
model <- lm(formula, data)
其中，formula是一个公式，用于指定线性回归模型的形式，data是包含自变量和因变量的数据框。
假设我们的线性回归模型形式为Y = β0 + β1*X，其中Y为因变量，X为自变量。我们可以使用以下代码建立线性回归模型：
# 建立线性回归模型
model <- lm(Y ~ X, data = d
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