r语言回归分析案例 r语言做回归分析案例

r语言怎么算线性回归的方差

在R语言中，可以使用lm()函数构建回归模型，并利用anova()函数进行方差分析。具体如下：

准备数据以及相关的变量。假设因变量为Y，自变量为X，数据为data。

使用lm()函数构建回归模型，代码为：model <- lm(Y ~ X, data=data)。

使用anova()函数进行方差分析，代码为：anova(model)。

运行上述代码后，将输出如下方差分析结果：

Analysis of Variance Table Response: Y Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

其中，F value表示F检验的统计量，Pr(>F)表示F检验的P值。

attach(byu) lm(salary ~ age+exper) lm(salary~.,byu) #利用全部自变量做线性回归 lm()只能得出回归系数，要想得到更为详尽的回归信息，应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型