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lm () ) )。
summary () )
anova () )
coef () )
deviance () )
公式() )
predict () )
lm ) )应用于线性模型
fitted.model - lm(formula, data =data.frame)
其中：
公式是模型公式，例如一元线性模型公式。 y~x1data是数据框。 此外，还可以对lm (的结果使用以下函数： summary ()、add1)、drop1)、coef )、effects )、kappa )、predict )、residuals )、alias )
summary ()提取模型的计算结果
x-c(0.1、0.11、0.12、0.13、0.14、0.15、0.16、0.17、0.18、0.21、0.23 ) y-c ) 42、43.5、45.5、45
anova ()计算方差分析表
x-c(0.1、0.11、0.12、0.13、0.14、0.15、0.16、0.17、0.18、0.21、0.23 ) y-c ) 42、43.5、45.5、45
coef ) )提取模型系数
COEF(lm.sol )的结果：
deviance ()计算残差平方和
Eviance(lm.sol )结果：
公式()萃取模型公式
公式(lm.sol )的结果：
predict ()进行模型预测
predict(object, newdata=data.frame)
object是模型结果，newdata是数据框，预测点数据
newdata-data.frame(x=0.24 ) predict ) lm.sol，newdata )的结果：
如果预测X=0.24，则y的可能值。 请注意，数据框属性名称必须与变量名称相对应
newdata-data.frame (x=c (0.24，0.25 ) ) (predict ) lm.sol，new data ) )的结果：
对于预测X=0.24和X=0.25，y的可能值。
预测的默认置信区间是0.95。 也可以手动指定置信区间(level=0.95 )并获取预测区间范围的值(interval='prediction ' )。
predict(lm.sol，newdata，interval='prediction '，level=0.95 )的结果：