R语言数据回归分析代码

以下是一份简单的R语言代码应用回归分析的例子：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 构建回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2, data=data)

# 查看回归结果
summary(model)

# 预测新数据
new_data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3), x2 = c(4, 5, 6))
predicted <- predict(model, newdata=new_data)

# 生成回归分析报告
library(stargazer)
stargazer(model, title="回归分析报告", out="report.html")

上述代码中，首先通过`read.csv`函数导入数据集，然后使用`lm`函数构建回归模型，其中`y`为因变量，`x1`和`x2`为自变量。接着使用`summary`函数查看回归结果，包括回归系数、显著性水平等信息。然后，可以使用`predict`函数对新数据进行预测。最后，通过导入`stargazer`库并使用`stargazer`函数生成回归分析报告，将结果输出到`report.html`文件中。

请注意，以上代码仅作为参考，具体分析方法和结果会因数据集和研究问题的不同而有所不同。