`lm` 函数是 R 言语中用于线性回归剖析的函数。它根据最小二乘法，能够拟合线性模型，并回来模型的详细信息，如系数、标准差错、t 值、p 值等。以下是 `lm` 函数的根本语法：

```rlm```

其间，`formula` 是一个描绘模型联系的公式，一般方式为 `y ~ x1 x2 ...`，其间 `y` 是呼应变量，`x1, x2, ...` 是猜测变量。`data` 是一个数据框，其间包含模型的变量。其他参数供给了更多的选项，如挑选数据子集、加权回归、处理缺失值等。

运用 `lm` 函数后，能够获取模型目标，然后运用 `summary` 函数来检查模型的详细信息。例如：

线性回归是核算中的一种根底办法，用于剖析一个或多个自变量（猜测变量）和一个因变量（呼应变量）之间的联系。在 R 中，`lm` 函数是进行线性回归剖析的首要东西。

浅显易懂R言语中的线性模型（LM）剖析

一、线性模型概述

线性模型是一种描绘变量之间线性联系的核算模型。在R言语中，线性模型一般用于回归剖析，即经过一个或多个自变量来猜测因变量的值。线性模型的根本方式为：Y = β0 β1X1 β2X2 ... βnXn ε，其间Y为因变量，X1, X2, ..., Xn为自变量，β0为截距，β1, β2, ..., βn为回归系数，ε为差错项。

二、R言语中的线性模型函数

在R言语中，线性模型能够经过lm()函数进行拟合。以下是一个简略的线性模型拟合示例：

```R

加载ggplot2包，用于绘图

library(ggplot2)

创立数据集

data 在上面的代码中，咱们首要加载了ggplot2包，用于后续的绘图。然后创立了一个包含x和y两个变量的数据集。接着，运用lm()函数拟合了一个线性模型，其间y为因变量，x为自变量。运用summary()函数检查模型的摘要信息，包含回归系数、截距、R平方等。

三、线性模型的确诊与优化

1. 残差剖析：经过调查残差图，判别模型是否存在异方差性、线性联系等。

2. 拟合优度查验：经过核算R平方、调整R平方等目标，评价模型的拟合程度。

3. 变量挑选：经过逐步回归、岭回归等办法，挑选对因变量影响明显的变量。

以下是一个线性模型确诊的示例：

```R

残差剖析

未经允许不得转载：全栈博客园 » r言语lm,浅显易懂R言语中的线性模型（LM）剖析