lm()函数
该函数在预测变量和响应变量之间创建关系模型。
多元回归中lm()函数的基本语法为-
以下是所用参数的描述-
- formula - 是表示响应变量和预测变量之间关系的符号。
- data - 是将在其上应用公式的向量。
输入数据
考虑R环境中可用的数据集“mtcars”。它根据每加仑行驶里程(mpg),缸排量(“disp”),马力(“hp”),汽车重量(“wt”)以及其他一些参数对不同车型进行了比较。该模型的目标是建立“mpg”作为响应变量与“disp”,“hp”和“wt”作为预测变量之间的关系。为此,我们从mtcars数据集中创建了这些变量的子集。
input <- mtcars[,c("mpg","disp","hp","wt")]
print(head(input))
尝试一下
当我们执行以上代码时,它产生以下结果-
mpg disp hp wt
Mazda RX4 21.0 160 110 2.620
Mazda RX4 Wag 21.0 160 110 2.875
Datsun 710 22.8 108 93 2.320
Hornet 4 Drive 21.4 258 110 3.215
Hornet Sportabout 18.7 360 175 3.440
Valiant 18.1 225 105 3.460
创建关系模型并获取系数
input <- mtcars[,c("mpg","disp","hp","wt")]
# Create the relationship model.
model <- lm(mpg~disp+hp+wt, data = input)
# Show the model.
print(model)
# Get the Intercept and coefficients as vector elements.
cat("# # # # The Coefficient Values # # # ","\n")
a <- coef(model)[1]
print(a)
Xdisp <- coef(model)[2]
Xhp <- coef(model)[3]
Xwt <- coef(model)[4]
print(Xdisp)
print(Xhp)
print(Xwt)
尝试一下
当我们执行以上代码时,它产生以下结果-
Call:
lm(formula = mpg ~ disp + hp + wt, data = input)
Coefficients:
(Intercept) disp hp wt
37.105505 -0.000937 -0.031157 -3.800891
# # # # The Coefficient Values # # #
(Intercept)
37.10551
disp
-0.0009370091
hp
-0.03115655
wt
-3.800891
为回归模型创建方程式
基于上述截距和系数值,我们创建数学方程。
Y = a+Xdisp.x1+Xhp.x2+Xwt.x3
或
Y = 37.15+(-0.000937)*x1+(-0.0311)*x2+(-3.8008)*x3
应用方程式预测新值
当提供一组新的位移,马力和重量值时,我们可以使用上面创建的回归方程来预测里程。
对于disp = 221,hp = 102和wt = 2.91的汽车,预计行驶里程为-
Y = 37.15+(-0.000937)*221+(-0.0311)*102+(-3.8008)*2.91 = 22.7104