R线性模型函数(lm)不从预测器中排除预测变量

R线性模型函数(lm)是R语言中用于建立线性回归模型的函数。它可以通过拟合数据集来估计自变量和因变量之间的线性关系。lm函数可以使用多个预测变量来预测目标变量，并提供了一些选项来控制模型的拟合和解释。

在lm函数中，预测变量不需要被显式地排除，因为lm函数会自动选择与因变量相关的变量。lm函数会根据输入的数据集和指定的自变量来估计模型的系数，并计算出相应的拟合结果。

以下是lm函数的常用参数和用法：

参数：

• formula：用于定义线性模型的公式，指定因变量和自变量之间的关系。
• data：用于建模的数据集。
• subset：可选参数，用于选择数据集的子集。
• weights：可选参数，用于指定每个观测值的权重。
• na.action：可选参数，用于处理缺失值。

使用示例：

# 创建一个数据集
data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3), x2 = c(4, 5, 6), y = c(2, 4, 6))

# 建立线性回归模型
model <- lm(y ~ ., data = data)

# 打印模型的摘要信息
summary(model)

在上面的示例中，lm函数通过formula参数定义了因变量y与自变量x1和x2之间的关系。然后使用data参数指定数据集，并将模型拟合到数据上。最后使用summary函数打印模型的摘要信息，包括系数估计、显著性检验等。

lm函数的优势在于它是R语言中用于建立线性模型最常用的函数之一，具有灵活性和广泛的应用场景。它可以用于探索性数据分析、预测建模、因果关系分析等多个领域。lm函数还支持其他的参数和选项，例如加权最小二乘法、非线性回归等。

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