一元线性回归极大似然估计R代码

一元线性回归的极大似然估计可以通过最小化残差平方和来实现。以下是一元线性回归的极大似然估计的R代码示例：

# 构造数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)  # 自变量
y <- c(2, 4, 5, 4, 5)  # 因变量

# 极大似然估计
lm_model <- lm(y ~ x)  # 构建线性回归模型
coefficients <- coef(lm_model)  # 提取回归系数

# 输出结果
intercept <- coefficients  # 截距
slope <- coefficients  # 斜率
cat("拟合的一元线性回归方程为：y =", intercept, "+", slope, "* x\n")

# 相关问题：
# 1. 什么是一元线性回归？
# 2. 如何使用R进行一元线性回归分析？
# 3. 什么是残差平方和？