R中lm()
时间: 2023-12-11 19:04:14 浏览: 21
`lm()`是R语言中的一个函数,用于进行线性回归分析。它的基本语法为:
```
lm(formula, data)
```
其中`formula`为公式,指定了因变量和自变量之间的关系,`data`为数据集。`lm()`函数返回一个线性回归模型对象,可以用`summary()`函数来获取模型的统计信息。
例如,下面的代码使用`lm()`函数对`mtcars`数据集进行线性回归分析:
```R
# 加载数据集
data(mtcars)
# 进行线性回归分析
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
# 查看模型的统计信息
summary(model)
```
这段代码将`mpg`作为因变量,`wt`作为自变量,对`mtcars`数据集进行线性回归分析,并将结果存储在`model`对象中。`summary()`函数用于获取模型的统计信息,包括回归系数、标准误、t值、p值、R-squared等。
相关问题
R语言中lm函数怎么使用
R语言中的lm函数是用来进行线性回归分析的。下面是一个简单的例子:
假设我们有以下数据:
```
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11)
```
我们可以使用lm函数来拟合这些数据,并得到线性回归方程:
```
fit <- lm(y ~ x)
```
这里的`~`表示“以x为自变量,y为因变量”,`lm`函数会根据这个表达式进行线性回归拟合。
我们可以通过summary函数来查看回归结果的详细信息:
```
summary(fit)
```
此外,我们还可以使用predict函数来预测新数据的结果:
```
new_x <- c(6, 7, 8)
predict(fit, data.frame(x = new_x))
```
这样就可以得到新数据的预测值了。
r语言中lm函数的用法
lm()函数是R语言中用于拟合回归模型的函数。它是拟合线性模型最基本的函数。lm()函数的格式如下:
lm(formula, data)
其中,formula是一个公式,用于指定回归模型的形式,data是一个数据框,包含了用于拟合模型的数据。
lm()函数可以用于拟合简单线性回归模型或多元线性回归模型。在formula中,可以使用~符号指定因变量和自变量的关系以及其他模型的特征。lm()函数会返回一个线性模型对象,可以使用summary()函数来查看模型的详细输出。
例如,要拟合一个简单线性回归模型,可以使用以下代码:
lm(y ~ x, data = mydata)
这里,y是因变量,x是自变量,mydata是包含了y和x的数据框。