R使用lm构建多变量线性回归模型

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R使用lm构建多变量线性回归模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

R使用lm构建多变量线性回归模型

 

 

多元回归是线性回归扩展到两个以上变量之间的回归(regression)关系。在简单的线性关系中,我们有一个预测变量和一个响应变量,但在多元回归中,我们有多个预测变量(大于等于2)和一个响应变量(response variable)。

多元回归的一般数学方程是:

y=a+b1x1+b2x2+...bnxn

y是响应变量。

a,b1,b2...bn是系数。

x1,x2,...xn是预测变量(predictor)。

我们使用R中的lm()函数创建回归模型。模型使用输入数据确定系数的值。模型构建完成之后,我们可以使用这些系数来预测给定的预测变量集合所对应的响应变量的值(这就是预测和推理的过程)。

lm()函数

此函数创建预测器和响应变量之间的关系模型。

以上是关于R使用lm构建多变量线性回归模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言使用lmPerm包应用于线性模型的置换方法(置换检验permutation tests)使用lm模型构建多元线性回归模型使用lmp函数生成置换检验多元线性回归模型

R语言使用lmPerm包应用于线性模型的置换方法(置换检验permutation tests)使用lm模型构建简单线性回归模型使用lmp函数生成置换检验回归分析模型

R语言使用lm构建线性回归模型并将目标变量对数化实战:可视化模型预测输出与实际值对比图可视化模型的残差模型系数(coefficient)模型总结信息(summary)残差总结信息

R语言使用lm构建线性回归模型并将目标变量对数化实战:模型训练集和测试集的残差总结信息(residiual summary)模型训练(测试)集自由度计算模型训练(测试)集残差标准误计算

多元线性回归模型用r语言怎么来实现

R语言使用lm函数拟合多元线性回归模型假定预测变量之间有交互作用R语言使用effects包的effect函数查看交互作用对于回归模型预测响应变量的影响