在lm函数中进行多元回归分析时,可以使用一系列自变量来预测因变量的取值。在多元回归公式中,截距通常表示因变量在自变量取值为0时的取值。 在R语言中,进行多元回归分析的公式可以表示为: 1. lm(y ~ x1 + x2 + x3 + ..., data = dataset) 其中,y表示因变量,x1、x2、x3等表示自变量,dataset表示数据集。
rgeom(n,prob) 1. 2. 3. 4. runif(n):随机生成n个0到1之间的数。 runif(n,min=1,max=100):随机生成n个从1到100之间的随机数。 (2)描述性统计函数 summary函数: mycars <- mtcars[c("mpg","hp","wt","am")] summary(mycars) 1. 2. fivenum函数:与summary函数类似 fivenum(mycars$hp) 1...
lm函数进行非线性拟合的本质是在其中加入非线性的变量,对这些非线性的变量进行线性拟合,结果还是非线性的。 library(car) plot(USPop) lmfit = lm(population ~ year, data = USPop) #线性拟合 lines(USPop$year, predict(lmfit)) nlmfit1 = lm(population ~ I(year^2)+year , data = USPop) #这里把...