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在lm()中使用多个变量进行过滤

在R语言中,lm()函数用于拟合线性回归模型。要使用多个变量进行过滤,可以在lm()函数中使用多个自变量。

语法格式如下:

代码语言:txt
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lm(formula, data, subset, ...)
  • formula: 指定回归模型的公式,通常以目标变量作为响应变量,多个自变量之间用"+"连接。例如,如果要使用变量x1和x2进行过滤,可以使用公式 "y ~ x1 + x2"。
  • data: 指定包含数据的数据框或矩阵。
  • subset: 可选参数,用于指定进行过滤的数据子集。
  • ...: 其他可选参数,如权重、族系等。

lm()函数返回一个线性回归模型对象,可以使用summary()函数来获取模型的统计摘要信息。

对于过滤使用的多个变量,应根据实际情况选择合适的变量,并确保这些变量与目标变量之间存在相关性。多变量过滤可以提高模型的预测能力和解释性。

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