策划一个线性回归

情节的回归线例子年龄和身高在R图表,使用lm()函数创建一个模型对象如下:

年龄< - c(们)

高度< - c (107, 113, 117, 127, 135, 143, 150, 160, 173, 190)

df1 < - data.frame(年龄、身高)

m < - lm (df1[["高度"]]~ df1[["年龄"]])

模型的总结可以获得使用summary()函数。

总结(m)

电话:

lm(公式= df1[["高度"]]~ df1[["年龄"]])

残差:

最小值1 q值3问马克斯

-4.764 -2.789 -1.6581.9748.709

系数:

估计性病。错误t值公关(t > | |)

(拦截)57.49704.976611.55 - 2.86 e-06 * * *

df1[["年龄"]]8.84240.501417.63 - 1.09 e-07 * * *

推荐- - - - - -

Signif。代码:0“* * *”0.001“* *”0.01”*“0.05”。' 0.1 ' ' 1

残留标准错误:4.555 8自由度

多个平方:0.9749,调整平方:0.9718

f统计量:311 1和8 DF,假定值:1.093 e-07

使用情节()函数生成的散点图,然后使用abline图模型对象()函数。

情节(df1[["高度"]]~ df1[["年龄"]],主要=“年龄和身高图”,xlab =“年”时代,ylab =身高(厘米)

abline (m,坳=“蓝色”)

R图形