利用R语言建立线性回归模型
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热带的企鹅
2024-09-09 05:14:20
在R中，首先，需要确认数据类型（例如，info数据）并获取列标题。接下来，通过绘制图形来观察两者可能存在的线性关系，如两变量（距离 vs. 赔偿金额）的散点图。
线性回归模型的参数解读是理解模型的重要一步。模型的系数（Coefficients）包括截距（Intercep）和斜率，如y = 4.919x+10.278。为了全面评价模型，我们需要相关系数、斜率的置信区间等信息。使用summary函数可以获取这些详细信息，如决定系数等。
不过，过多的信息可能会干扰分析，因此我们也可以利用特定函数，如anova获取均方误差，confint函数来计算斜率的置信区间，如95%置信区间为[4.071,5.768]。
至此，关于在R中建立线性回归模型的基本操作已经讲解完毕，如需深入问题或有其他疑问，欢迎在下方留言讨论。
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