R语言拟合一元线性模型

在R语言中，可以使用lm()函数拟合一元线性回归模型。lm()函数的语法为lm(formula, data)，其中formula是一个公式，用来指定回归模型的形式，data是一个数据框，包含了自变量和响应变量的数据。具体步骤如下：

1. 设置自变量和响应变量的变量名，并将它们放入一个数据框中。

2. 使用lm()函数，将自变量和响应变量作为参数传入，并赋值给一个对象，例如model。

3. 使用summary()函数，将model作为参数传入，可以获取回归模型的拟合结果，包括回归系数、标准误、t值、p值以及R平方等统计量。

4. 根据拟合结果，可以得到回归方程的形式，其中截距表示回归直线在y轴上的截距，斜率为直线的斜率。

综上所述，R语言拟合一元线性模型的步骤如下：

1. 设置自变量和响应变量的变量名，并将它们放入一个数据框中。

2. 使用lm()函数拟合一元线性回归模型，将自变量和响应变量作为参数传入，并赋值给一个对象。

3. 使用summary()函数获取拟合结果，包括回归系数、标准误、t值、p值以及R平方等统计量。

4. 根据拟合结果得到回归方程的形式，其中截距表示回归直线在y轴上的截距，斜率为直线的斜率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一元线性回归分析的R语言实现（RStudio）](https://blog.csdn.net/UEVOLIshy/article/details/102990823)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言——一元线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_41030360/article/details/80891739)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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