多元线性回归 R语言

多元线性回归是一种回归分析方法，用于解释因变量的变化，其中有两个或两个以上的自变量与因变量之间存在线性关系。在R语言中，可以使用lm()函数进行多元线性回归分析。首先，需要将数据导入R环境，并创建一个包含自变量和因变量的数据框。然后，使用lm()函数指定回归模型，并使用summary()函数查看回归结果的统计信息和系数显著性。此外，还可以使用anova()函数进行F检验，以评估整个模型的显著性。如果需要检验多重共线性，可以计算自变量之间的相关系数矩阵，并使用容忍度和方差扩大因子等指标进行判断。总之，R语言提供了丰富的函数和工具来进行多元线性回归分析和相关的统计检验。
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- *1* *3* [R语言——多元线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_41030360/article/details/80891738)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [R语言 —— 多元线性回归](https://blog.csdn.net/m0_51339444/article/details/124590708)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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