model_1 <- lm(Census.Data$Qualification~ Census.Data$Unemployed)
时间: 2024-03-07 21:52:21 浏览: 81
这是一个线性回归模型,其中`Census.Data$Qualification`是因变量,`Census.Data$Unemployed`是自变量。lm()函数是用来拟合线性回归模型的,这个模型可以用来研究失业率和教育程度之间的关系。`summary(model_1)`则是用来查看模型的详细摘要,包括拟合的系数、截距、残差标准误、R-squared和F-statistic等指标,以评估模型的拟合程度和预测能力。
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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。