在 R 编程中执行线性回归分析 – lm()函数

线性回归分析是统计学中一种常用的数据分析方法，通常用于研究两个或更多变量之间的关系。在 R 编程语言中，可以使用 lm() 函数来执行线性回归分析。

函数用法

lm() 函数的语法如下：

lm(formula, data)

其中，formula 为公式，用于描述要建立的线性回归模型。它通常的格式为：y ~ x1 + x2 + … + xn，其中 y 表示要预测的变量，x1, x2, …, xn 表示影响 y 的自变量。data 则是包含要分析的变量数据的数据集。

实例演示

下面以一组房价数据为例，来演示如何使用 lm() 函数执行线性回归分析：

# 导入数据
data <- read.csv("house_price.csv")

# 查看数据
head(data)

# 构建线性回归模型
model <- lm(price ~ sqft_living + condition + yr_built, data)

# 查看模型摘要
summary(model)

在这个例子中，我们首先使用 read.csv() 函数导入了一个包含房价、居住面积、房屋状况和建造年份等属性的数据集。然后，我们使用 lm() 函数构建了一个线性回归模型，其中要预测的变量是价格，自变量包括居住面积、房屋状况和建造年份等。最后，我们使用 summary() 函数查看了模型的摘要信息，包括每个变量的显著性和拟合优度等。

结论

在 R 编程语言中，lm() 函数是执行线性回归分析的常用方法之一。通过合理构建公式和数据集，我们可以轻松的建立线性回归模型，并对其进行分析和优化。