R语言多项式回归与数据处理实战

"多项式回归是统计学中一种扩展线性回归模型的方法，用于捕捉因变量与自变量之间的非线性关系。在R语言中，我们通常利用函数`lm()`来实现多项式回归，并通过在公式中加入自变量的高次幂来构建非线性模型。例如，`lm(pemax ~ height + I(height^2))`就是一个二项式回归，其中`pemax`是响应变量，`height`是一次项，`I(height^2)`是二次项。`I()`函数在这里用来确保平方项被正确处理为数值，而不是交互项。 在描述中提到的`attach()`函数是用来将数据集挂载到全局环境中，这样可以直接使用数据集中的变量名，而无需每次都引用数据集名。`cystfibr`可能是数据集的名字，但具体内容未给出，所以无法提供更详细的分析。 标签指明了这个资源与R语言和课件相关，意味着这是教学或学习资料的一部分。 在部分内容中，展示了如何在R语言中创建、操作和赋值向量。例如，`controlA`和`treatmentA`是两个数值型数据向量，`x`的赋值变化则演示了如何创建不同类型的序列，如等差序列、等距序列、重复序列以及字符和因子向量。这部分内容还涉及了读写数据的基本操作： 1. 使用`read.table()`函数从文件中读取数据，例如`iris=read.table("~/Desktop/bio-statistics/iris_data.txt", header=T, sep="\t")`，这里的`header=T`表示文件第一行是列名，`sep="\t"`表示数据是以制表符分隔的。 2. 使用`write.table()`函数将数据写入文件，如`write.table(iris, "~/Desktop/bio-statistics/iris_data_test.txt", col.names=T, row.names=F, quote=F, sep="\t")`，这会将`iris`数据框写入文件，保留列名而不保留行名，并且不加引号，数据间用制表符分隔。 这些基本操作是R语言数据分析中的基础，对于理解和处理数据至关重要。在实际应用中，`read.table()`和`write.table()`的参数可以根据实际情况进行调整，以适应不同的文件格式和需求。在处理大型数据集时，还可以使用`read.csv()`或`read_excel()`等函数，它们提供了更高效的数据导入方式。同时，对于复杂的文件结构，可以使用`readr`或`data.table`等包提供的功能。