R语言之一元线性回归

关键词：r语言多元线性回归 r语言多元非线性回归 r语言一元线性回归

#一元线性回归的基本步骤
#1.载入数据 给出散点图
x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23)
y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0)
plot(x,y)
#2.线性回归 得到回归方程  并查看回归结果
CG<-lm(y~x)
CG
summary(CG)
#所得回归方程为y=130.83x+28.49
#3.线性拟合
abline(CG)
#添加拟合直线
#4.预测x0=0.16时相应Y的概率为0.95的预测区间
x0<-data.frame(x=0.16)
Pred<-predict(CG,interval=”prediction”,level=0.95)
Pred
#5.回归结果分析   计算残差 并作残差图
Resi<-residuals(CG)
Resi
plot(Resi)

转载请注明：数据分析 » R语言之一元线性回归_一元线性回归的基本步骤