回归方法（二）：多项式回归告诉你身高和体重的关系

最新推荐文章于 2025-07-05 16:06:20 发布

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#R #回归 #多项式回归

本文介绍了如何使用R语言进行多项式回归分析，以揭示身高与体重之间的非线性关系。通过分析R自带的women数据集，发现一元线性回归已能较好拟合，但多项式回归则提供了更完美的拟合效果。虽然数据量有限，不足以作为科学依据，但展示了多项式回归在处理非线性趋势时的优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这是一个吸引眼球的题目，但是正是一篇正儿八经的干货。

昨天学习了线性回归，今天依旧是用lm函数，不过期望实现的是多项式回归。对于一元多项式 $y=a_{0}+a_{1}X+a_{2}X^2+....+a_{k}X^k+\varepsilon$ ，若 $X_{1}=X,X_{2}=X^2.....X_{k}=X^k$ ，多项式回归就变成了多元线性回归。同样的对于多元多次多项式 $y=a_{0}+a_{1}X_{1}+a_{2}X_{2}+a_{3}X_{1}^2+....+a_{5}X_{1}X_{2}+\varepsilon$ ，若

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