model_1 <- lm(Census.Data$Qualification~ Census.Data$Unemployed)
时间: 2024-03-07 07:52:17 浏览: 12
这是一个简单的线性回归模型,其中`Census.Data$Qualification`是因变量,`Census.Data$Unemployed`是自变量。使用lm()函数拟合该模型可以得到模型的系数估计值、残差标准误、确定系数等指标。具体而言,模型中的`lm`表示拟合线性模型,`Census.Data$Qualification`表示因变量,`~`表示“取决于”或“关于”的意思,`Census.Data$Unemployed`表示自变量。该模型可以用来研究失业率和教育程度之间的关系,例如,我们可以使用该模型来预测在给定失业率的情况下,某个地区的教育程度水平。
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model_2 <- lm(Census.Data$Qualification~ Census.Data$Unemployed +Census.Data$White_British)
这是一个多元线性回归模型,其中`Census.Data$Qualification`是因变量,`Census.Data$Unemployed`和`Census.Data$White_British`是自变量。使用lm()函数拟合该模型可以得到模型的系数估计值、残差标准误、确定系数等指标。多元线性回归可以同时研究多个自变量对因变量的影响,例如,在该模型中,我们可以同时研究失业率和英国白人所占比例对教育程度的影响。
model <- lm(OA.Census@data$Price ~ OA.Census@data$Unemployed)
这是一个R语言的命令,它使用了lm()函数来建立一个线性回归模型。
首先,OA.Census@data$Price指定了因变量为OA.Census数据中的“Price”变量,OA.Census@data$Unemployed指定了自变量为OA.Census数据中的“Unemployed”变量。其中,@符号是R语言中数据对象的一种访问方式,用来访问数据对象中的属性和变量。
然后,使用~符号将因变量和自变量连接起来,建立一个线性回归模型。lm()函数会自动进行模型拟合,并返回一个包含模型相关信息的对象。
最终,将这个模型对象赋值给model变量,以便后续进行模型的分析和预测。