多元线性回归模型R代码实现
时间: 2023-07-30 12:12:40 浏览: 96
R语言实现多元线性回归
以下是一个简单的多元线性回归模型的R代码实现示例:
假设我们有一个包含两个自变量(X1和X2)和一个因变量(Y)的数据集。我们想要用多元线性回归模型来建立Y和X1,X2之间的关系。
首先,我们需要导入数据集:
```
data <- read.csv("data.csv")
```
然后,我们可以使用lm()函数创建多元线性回归模型:
```
model <- lm(Y ~ X1 + X2, data=data)
```
此处,Y是我们的因变量,X1和X2是自变量,data是我们的数据集。
接下来,我们可以使用summary()函数来查看关于模型的统计信息:
```
summary(model)
```
这将会输出一些模型的统计信息,例如拟合优度、回归系数和截距等。
最后,我们可以使用predict()函数来使用训练好的模型进行预测:
```
new_data <- data.frame(X1=2, X2=3)
prediction <- predict(model, newdata=new_data)
```
这将会使用X1=2和X2=3来预测Y的值。
以上就是一个简单的多元线性回归模型的R代码实现示例。
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