R语言简单线性回归

R语言简单线性回归

线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系模型。在R语言中，可以使用lm()函数进行简单线性回归分析。本文将介绍如何在R语言中执行简单线性回归分析，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集，其中包含自变量和因变量的观测值。假设我们有一个包含身高（Height）和体重（Weight）的数据集，我们想要研究身高与体重之间的关系。以下是一个简化的数据集示例：

# 身高（cm）
height <- c(150, 160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195, 200)

# 体重（kg）
weight <- c(50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95)

接下来，我们可以使用lm()函数执行简单线性回归分析。该函数的语法为：

model <- lm(Y ~ X, data)

其中，Y表示因变量，X表示自变量，data是包含观测值的数据框（data frame）。在我们的示例中，Y是体重