标准化回归方程r语言代码

在R语言中，标准化的回归方程通常用于线性模型分析，其中变量需要标准化以便于比较和计算。标准化使得每个变量均值为0，标准差为1。以下是创建标准化线性回归模型的基本步骤：

# 加载必要的库
library(dplyr) # 数据处理
library(ggplot2) # 可视化
library(car)     # 包含glm函数及其辅助函数

# 假设我们有一个数据集df，包含两个连续变量x和y
data <- df %>%
  select(x, y) %>%
  # 对x和y进行标准化
  mutate_scaled(c('x', 'y'))

# 创建标准化的线性模型 (假设'y'是因变量)
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 计算并显示回归系数（β系数）
summary(model)$coefficients

# 获取标准化后的回归方程
standardized_eq <- as.formula(paste("~", paste(names(data)[2], " +", names(data)[1], "*",
                                             round(coef(model), 2),
                                             "+", round(summary(model)$sigma, 2)*"z(", names(data)[1], ")"),
                            collapse=""))

# 打印标准化回归方程
cat("Standardized Regression Equation:", standardized_eq, "\n")

# 如果需要可视化结果
ggplot(data, aes(x=z.x, y=y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ z.x)