使用 R 的线性回归

线性回归是一种广泛使用的统计方法，用于建立两个或多个变量之间的关系模型。在 R 中，我们可以使用 lm() 函数进行线性回归分析。

概念

线性回归模型基于一个假设：因变量和自变量之间存在线性关系。该模型通过拟合一条最佳拟合线来描述这种关系，并尝试最小化预测值和实际值之间的误差平方和。

分类

线性回归可分为两类：

1. 简单线性回归：当模型中仅包括一个自变量时，称为简单线性回归。
2. 多元线性回归：当模型包括两个或更多自变量时，称为多元线性回归。

优势

线性回归的优势包括：

1. 计算方法简单，易于理解和解释。
2. 可处理不同类型的数据，包括数值型和类别型变量。
3. 可用于预测和估计因变量的值。
4. 可以进行特征选择，以便更好地理解数据。

应用场景

线性回归在许多领域都有广泛应用，包括：

1. 经济学：预测价格和销售额等。
2. 医学：研究药物剂量与疗效之间的关系。
3. 工程学：探索材料特性与性能之间的关系。
4. 社会科学：研究教育投入与学生成绩之间的关系。

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