`lm` 函数是 R 言语中用于线性回归剖析的函数。它能够用于拟合线性模型，并回来模型的具体计算信息。下面是 `lm` 函数的根本语法：

```Rlm```

其间，`formula` 是一个公式目标，用于指定模型的方式，例如 `y ~ x` 表明 y 关于 x 的线性回归。`data` 是一个数据框，其间包括了模型中的变量。`subset` 是一个可选的向量，用于指定要用于拟合模型的调查值。`weights` 是一个可选的向量，用于指定每个调查值的权重。`...` 表明其他可选参数。

`lm` 函数回来一个 `lm` 目标，其间包括了模型的具体信息，包括系数、标准误差、t 值、p 值等。能够运用 `summary` 函数来获取模型的摘要信息。

下面是一个简略的比如，展现了怎么运用 `lm` 函数来拟合一个线性模型：

在这个比如中，咱们创立了一个包括 x 和 y 变量的数据框，并运用 `lm` 函数拟合了一个线性模型，其间 y 是关于 x 的线性函数。咱们运用 `summary` 函数来检查模型的摘要信息。

深化解析R言语中的lm函数：线性模型的强壮东西

lm函数简介

lm函数的根本语法如下：

lm(formula, data, subset, na.action, ...)

其间，formula是模型公式，data是数据框，subset用于指定数据框中的行，na.action用于处理缺失值，其他参数依据需要增加。

模型公式

简略线性回归：y ~ x

多项式回归：y ~ x I(x^2) I(x^3)

逻辑回归：logit(p) ~ x1 x2 ... xk

其间，I()函数用于创立虚拟变量，表明多项式项。

拟合线性模型

以下是一个运用lm函数拟合简略线性回归模型的示例：

data

在这个比如中，咱们创立了一个名为data的数据框，其间包括x和y两个变量。咱们运用lm函数拟合了一个线性模型，其间y是因变量，x是自变量。

模型确诊

残差剖析：经过调查残差图、QQ图等，判别残差是否契合正态分布。

方差剖析：经过F查验和t查验，判别模型的全体拟合作用。

模型挑选：经过AIC、BIC等目标，挑选最优模型。

以下是一个进行模型确诊的示例：

在这个比如中，咱们运用summary函数检查模型的计算信息，运用plot函数制作残差图和QQ图。

lm函数的高档运用

除了根本的线性回归模型，lm函数还能够用于以下高档运用：

逻辑回归：经过设置公式中的因变量为logit(p)，完成逻辑回归剖析。

多项式回归：经过增加多项式项，完成多项式回归剖析。

广义线性模型：经过设置公式中的因变量为计数、份额等，完成广义线性模型剖析。

以下是一个运用lm函数进行逻辑回归剖析的示例：

data

在这个比如中，咱们运用binomial函数设置模型为逻辑回归模型。

lm函数是R言语中线性模型剖析的中心东西，具有丰厚的功用和强壮的运用。经过本文的介绍，信任读者现已对lm函数有了更深化的了解。在实践运用中，咱们能够依据具体问题挑选适宜的模型和参数，使用lm函数进行有用的数据剖析。

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