R语言 线性回归一 入门

1. 数据准备

　　　　读取表格数据文件。使用read.table函数，结果会返回一个数据框：

　　> dfrm <- read.table("filename")

           数据文件中包含标题栏，函数会在生成数据框时自动为数据列添加列名：

　　> dfrm <- read.table("test.txt", header=TRUE)

 

2. 线性回归

　　简单线性回归是最基本的模型。它只有两个变量，用一个含有误差项的线性关系来建模：

　　y_i = a + bx_i + c

 

　　多元线性回归有多个变量在关系式的右侧：

 

　　y_i = a + bu_i + cv_i + dw_i + e

 

3. 简单线性回归

　　有两个向量x和y，他们包含成对观察值：(x₁, y₁), (x₂, y₂), ... , (x_n, y_n)。

　　函数lm运行一个线性回归并显示它的系数：

　　> lm(y ~ x)

　　Call:

　　lm(formula = y ~ x)

　　Coefficients:

　　(Intercept)　　x

　　　　17.72　　 3.25

　　

　　函数lm估计回归系数a和b，并把它们分别作为截距（Intercept）和x的系数显示出来。

　　则回归方程是： y_i = 17.72 + 3.25x_i + c