如何在R中建立多项式回归模型？

在R中建立多项式回归模型可以使用lm()函数来实现。lm()函数用于拟合线性模型，可以通过添加多项式项来建立多项式回归模型。

下面是建立多项式回归模型的步骤：

准备数据：首先，需要准备包含自变量和因变量的数据集。
创建多项式项：使用poly()函数创建多项式项。poly()函数的第一个参数是自变量，第二个参数是多项式的阶数。例如，如果想要建立二次多项式回归模型，可以使用poly(x, 2)来创建二次多项式项。
拟合模型：使用lm()函数来拟合多项式回归模型。lm()函数的第一个参数是模型公式，其中使用I()函数将多项式项包裹起来，表示其为一个独立的变量。第二个参数是数据集。

下面是一个示例代码：

# 准备数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 创建二次多项式项
poly_x <- poly(x, 2)

# 拟合多项式回归模型
model <- lm(y ~ poly_x)

# 查看模型结果
summary(model)

在上述代码中，首先准备了自变量x和因变量y的数据。然后使用poly()函数创建了二次多项式项poly_x。接下来使用lm()函数拟合了多项式回归模型，其中模型公式为y ~ poly_x。最后使用summary()函数查看了模型的结果。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、模型评估等步骤。

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