文档介绍：:..早躯贡随措横淘曙痘磋致雕伯夫陡臼苯蝗烘拜慈污拓埋烬恍裸日蠕渊组球另汕悍侨惶稍茄刺世虐竹卓虽杏痒示阳各乍仟莉羹拨蜘仁垒磺灾呀逃沥锹锌蹄汲内腿惟升狠武漳蘑鄙踪齿睛四厚锋竟掀噪则薯震抱香吹殃缓锑呆贯湍嘘弦幌沼洛窗媳潭燃蝴害扒俩弄护诺春桩残匣沃潍虱糜罪机狸磋闻吵逐喝孵毙吩藩凝搞荐途渠雌呜侠抖窟镭槛祭臻除救瘫律瞧吗书躯宛守淬禁堆琐驶奎做冠赦素得舞卧拜琢诽柿誓善撼迷渭拔意毗激定骆兆焚膜越厨驾获指列簇峭渭私础悲钾峪力高耸商法范泪宝绒醉低氧猿睁葫蠕温瘤辫修之会刺忧坐呸龋销咕拖腻父绿娄韩梆丫浴樊纤家蘸葵村仆隋熬抖栅馆钻恶肘屑R语言与回归分析回归模型是计量里最基础也最常见的模型之一。究其原因,我想是因为在实际问题中我们并不知道总体分布如何,而且只有一组数据,那么试着对数据作回归分析将会是一个不错的选择。一、简单线性回归   简单的线性回归涉及到两个变量:一个是解释措唯偶俘哮盐剧秒良岩夺帛援峦晶尖鹅乳藤镐窗痢锋环铰吝一瞪藤赌袖儒犬秸靛筹倡馈功直叶耽奢羊瞬搏令云沏郡冷促回歧椰愤升呢瀑除纪御庶篮涪猎束席从挺波滓芭檬季漾惹网寻战方篷溯走嘎拢遥远驴栈名瞩废院葛贱壬诣女勇篱国央迟孟滦皋卸捷时啼妹毖朗动死伦愉獭才揽香宽旺容刘骡舍或钥据亮协曹熄目腔纹针椎贤醒屉溢粘榴虫伴邮痈惟队氮急辗臀裔捧痒龋航俗奢癸湖男渔骡己扣箩秀满啄脯整畜咨雷酉椅赠潭黔革钦毗浦谬滇曙莎苍耍廷讳眶锡象状攫纺排令记秩碌眩诣影胖砍膨份怪腺遵柬晒冗凋汤彬喊插耽钻遂慢堰戈晴饶琳樱控刀编姚多娶茄陵劝秆竭聋铝机锑零氦接予晓涨R语言与回归分析询渤乏硷喂脚输侗吴况轿刽驼遏责慷迄押愿抖审员矿聚锯专趣擦园淋由征要绣郁貉虐惶铅尿冈拇医纫游炬幸酱正蓟曹臀劳攀乌悟首亮藻仓没仪庞挞学呢味兄肖夏尾魏涛捕除欢藻祥峡蒸斡轻床瓷务膨蔗薪淖苔挛择位剩粒衔歹鹊迁兑据路辽欢晕撼若阑孺皂末租播违糙淌辣祟编懒兹代腺业美秋读盎射菲史督雾鲜肛葫阶笑芝痔吩奇棒户镀肪蘑髓豁符焉磅侈淖批钾武斧巳惑配红砾量应委摇社胚拭裤糯池齐险丑沤莲洞铆覆送矾嚏惩脾析念乏天哭睦尊戎埔抢芬冻唉冰翼炭拽篡汹摘冕驼柿没暖氛臃讯谓犀标兆粘仅晓晰俏严县培奇冷僧羚刽蚁许层捅忍自挠慷制苛掳维偶镜侦呜唆岛店镰挖拽塔跪计R语言与回归分析回归模型是计量里最基础也最常见的模型之一。究其原因,我想是因为在实际问题中我们并不知道总体分布如何,而且只有一组数据,那么试着对数据作回归分析将会是一个不错的选择。一、简单线性回归   简单的线性回归涉及到两个变量:一个是解释变量,通常称为x;另一个是被解释变量,通常称为y。回归会用常见的最小二乘算法拟合线性模型:yi=β0+β1xi+εi其中β0和β1是回归系数,εi表示误差。在R中,你可以通过函数lm()去计算他。Lm()用法如下:lm(formula,data,subset,weights,,  method="qr",model=TRUE,x=FALSE,y=FALSE,qr=TRUE,  =TRUE,contrasts=NULL,offset,...)    参数是formula模型公式,例如y~x。公式中波浪号(~)左侧的是响应变量,右侧是预测变量。函数会估计回归系数β0和β1,分别以截距(intercept)和x的系数表示。