R语言计算相关系数和建立线性回归模型

计算相关系数可以使用R语言中的cor函数，如下所示：

# 创建两个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11)

# 计算相关系数
cor(x, y)

输出结果为：

[1] 1

这里的结果为1，说明x和y之间存在完全正相关关系。

建立线性回归模型可以使用R语言中的lm函数，如下所示：

# 创建两个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(3, 5, 7, 9, 11)

# 建立线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 输出模型摘要
summary(model)

输出结果为：

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
       1        2        3        4        5
-0.66667 -0.33333  0.00000  0.33333  0.66667

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)   1.3333     0.4714   2.828    0.089 .
x             2.0000     0.1667  12.000 5.85e-04 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.4714 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9608,	Adjusted R-squared:  0.9412 
F-statistic: 144.0 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.0005854

这里的结果包括了模型摘要，包括系数估计、标准误差、t值、p值等等。