如何使用 R 语言实现线性回归？

Question

我想要了解如何在R语言中进行线性回归分析。我已经准备好了数据，但是不知道如何在R中实施线性回归。我需要知道如何构建模型和拟合数据，以及如何解释结果并评估拟合的质量。如果你有经验或知识，希望指导我如何通过R语言执行线性回归分析。感谢您的帮助！

提问时间：2023-06-13 23:40:42 编辑时间：2023-06-13 23:40:44 提问者： Phoenix_Rising

Answer 1

Emerald_Eyes

3

在R语言中执行线性回归分析可以使用lm()函数。首先，将你的数据存储在一个数据框(data.frame)中。例如，如果你有两个向量 x 和 y，你可以使用以下代码来创建数据框并查看其结构：

mydata <- data.frame(x, y)
str(mydata)

接下来，使用lm()函数对数据进行拟合并生成线性回归模型。例如，如果你要根据x对y进行回归分析，则可以使用以下代码：

myModel <- lm(y ~ x, data=mydata)

使用summary()函数可以查看拟合的结果并评估拟合的质量。例如：

summary(myModel)

在结果中，你将看到各种统计学参数，例如截距项、斜率、相关系数、标准误差等等。其中，p值用于检验每个系数的显著性。如果p值小于0.05，则通常认为该系数对于预测y的值是显著的。

此外，你还可以使用plot()函数来创建散点图和拟合的回归线：

plot(x, y)
abline(myModel)

这将为你提供一个可视化的方式来评估回归模型的拟合质量。

回答时间：2023-06-13 23:40:47