rstudio做一元线性回归i

首先，你需要准备一个数据集，其中有两列数据：一个是自变量（通常是 x），另一个是因变量（通常是 y）。在这里，我们以mtcars数据集为例，其中包含了一些汽车的性能指标。

1. 打开RStudio，导入数据集：

data(mtcars)

2. 创建一个线性回归模型：

model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

这里我们将mpg作为因变量，wt作为自变量，data=mtcars表示从mtcars数据集中取数据。

3. 查看模型摘要：

summary(model)

这将输出线性回归的摘要信息，包括R-squared值，系数估计等等。

4. 可以使用plot函数来绘制自变量和因变量之间的散点图和回归线：

plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, main = "Scatterplot of MPG vs Weight", 
     xlab = "Weight (1000 lbs)", ylab = "Miles per Gallon", 
     pch = 19)
abline(model, col = "red")

这里我们用plot函数创建散点图，用abline函数添加回归线。主题，x轴标签和y轴标签是可选的，col = “red”指定回归线的颜色。

这就是一元线性回归的基本步骤。