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在R语言中,lm()函数用于拟合线性回归模型。其基本语法如下:
lm(formula, data)
其中,formula是一个公式对象,用来指定线性回归模型的形式,例如 “y ~ x1 + x2” 表示因变量y与自变量x1和x2之间的线性关系;data是一个数据框,用来存放因变量和自变量的数据。
lm()函数会返回一个线性回归模型对象,可以使用summary()函数对模型进行概要统计分析,以查看模型的拟合效果和统计显著性等信息。
例如,以下是一个使用lm()函数拟合线性回归模型的示例:
# 创建一个数据框 data <- data.frame(x = 1:10, y = 2*(1:10) + rnorm(10)) # 拟合线性回归模型 model <- lm(y ~ x, data = data) # 查看模型摘要 summary(model)
通过lm()函数和summary()函数,我们可以得到线性回归模型的拟合效果、系数估计、显著性检验等信息。