r语言线性回归优衣库

R语言是一种广泛用于统计分析和数据科学的编程语言，而线性回归是其中最基本的预测模型之一，常用于研究变量间的关系。在R中，我们可以使用内置的`lm()`函数来进行线性回归分析，例如对优衣库销售数据建模，假设我们想探究广告投入、促销活动等因素对销售额的影响。

优衣库案例中，你可能会收集到包括广告费用、促销力度、季节因素等在内的自变量数据，以及对应的销售额作为因变量。步骤如下：

1. **数据加载**：首先从CSV文件或其他数据源读取数据，可以使用`read.csv()`或`data.frame()`函数。

sales_data <- read.csv("uniqlo_sales_data.csv")

2. **数据预处理**：检查数据质量，清洗缺失值，如果需要，可以使用`na.omit()`或`complete.cases()`删除缺失值。
3. **建立模型**：使用`lm()`函数创建线性模型，假设销售额（y）是广告费（x1）、促销（x2）和其他变量的函数。

model <- lm(Sales ~ Ad_Fee + Promotion + Other Variables, data = sales_data)

4. **模型摘要**：查看模型的摘要信息，如系数、截距、R²等，用`summary(model)`。
5. **评估模型**：通过残差分析（residuals()）检查模型拟合情况，比如查看散点图或QQ图。