R言語では、どのように線形回帰分析を実行しますか？

R言語で線形回帰分析を実行するには通常、lm()関数を使用する必要があります。この関数は線形モデルを適合させるために使用されます。以下は簡単な例です：

dataというデータセットがあり、その中には独立変数xと従属変数yが含まれています。線形回帰分析を行うには、以下のコードを実行できます。

# 创建一个数据集
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10))

# 使用lm()函数进行线性回归分析
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 查看线性回归模型的摘要
summary(model)

上記のコードでは、最初にデータセットdataが作成され、その後lm()関数を使用してyに対するxの線形回帰モデルをフィットし、結果をmodelオブジェクトに保存します。最後に、summary()関数を使用して線形回帰モデルのサマリー情報を確認することができます。回帰係数、切片、R-squaredなどの統計指標が含まれます。