R语言多元线性回归亚组分析

R语言中，进行多元线性回归亚组分析可以使用`lm()`函数来实现。以下是一个简单的示例：

# 创建一个包含自变量和因变量的数据框
data <- data.frame(
  x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
  x2 = c(6, 7, 8, 9, 10),
  y = c(11, 12, 13, 14, 15)
)

# 执行多元线性回归
model <- lm(y ~ x1 + x2, data = data)

# 查看回归模型的摘要信息
summary(model)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含自变量 `x1` 和 `x2`，以及因变量 `y` 的数据框 `data`。然后，使用`lm()`函数执行多元线性回归，其中`y ~ x1 + x2` 表示因变量 `y` 与自变量 `x1` 和 `x2` 的关系。最后，我们使用`summary()`函数查看回归模型的摘要信息，包括各个自变量的系数、截距、拟合优度等。

请注意，上述示例仅仅是用来说明如何在R语言中进行多元线性回归亚组分析的基本步骤。实际应用中，你可能需要使用更复杂的数据和模型来完成你的分析任务。