rstudio多元线性回归分析

在 RStudio 中进行多元线性回归分析，需要使用 R 语言中的 lm() 函数。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个数据集，其中包含了三个自变量 x1、x2、x3 和一个因变量 y。我们想要使用多元线性回归模型来预测 y 的值。首先，我们需要在 RStudio 中导入数据集并进行数据清洗和预处理。接下来，我们可以使用以下代码来拟合多元线性回归模型：

# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合多元线性回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data)

在上述代码中，我们使用 lm() 函数来拟合多元线性回归模型。其中，y 是因变量，x1、x2 和 x3 是自变量，data 是我们导入的数据集。

接下来，我们可以使用 summary() 函数来查看模型的统计信息，如下所示：

# 查看模型统计信息
summary(model)

在 summary() 函数的输出结果中，我们可以看到模型的 R-squared 值、各个自变量的系数、标准误差等统计信息。这些统计信息可以帮助我们评估模型的拟合效果和预测能力。

最后，我们可以使用 predict() 函数来对新的数据进行预测，如下所示：

# 对新数据进行预测
new_data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3), x2 = c(4, 5, 6), x3 = c(7, 8, 9))
predictions <- predict(model, newdata = new_data)

在上述代码中，我们创建了一个新的数据集 new_data，并使用 predict() 函数来对其进行预测。预测结果将被保存在 predictions 变量中。