R语言解读一元线性回归模型

Posted 2020-08-05

前言

在我们的日常生活中，存在大量的具有相关性的事件，比如大气压和海拔高度，海拔越高大气压强越小；人的身高和体重，普遍来看越高的人体重也越重。还有一些可能存在相关性的事件，比如知识水平越高的人，收入水平越高；市场化的国家经济越好，则货币越强势，反而全球经济危机，黄金等避险资产越走强。

如果我们要研究这些事件，找到不同变量之间的关系，我们就会用到回归分析。一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型，是两个变量之间的线性相关关系。让我们一起发现生活中的规律吧。

由于本文为非统计的专业文章，所以当出现与教课书不符的描述，请以教课书为准。本文力求用简化的语言，来介绍一元线性回归的知识，同时配合R语言的实现。

目录

1. 一元线性回归介绍

2. 数据集和数学模型

3. 回归参数估计

4. 回归方程的显著性检验

5. 残差分析和异常点检测

6. 模型预测

完整文章：http://blog.fens.me/r-linear-regression/