🌟R语言线性回归分析实例📚

今天想和大家分享一个有趣的案例，来自《回归分析与线性统计模型》第72页。这本书可是数据分析爱好者的宝藏指南！✨

首先，我们导入数据并检查其结构。假设数据是关于房价预测的，包含面积、房龄、卧室数量等变量。通过`summary()`函数，我们可以快速了解数据分布。接着，使用`lm()`函数构建线性回归模型：`model <- lm(price ~ area + age + bedrooms, data = housing)`。运行后，得到的结果显示各变量对房价的影响系数。👀

接下来，利用`summary(model)`查看详细结果。结果显示面积正向影响显著（p值<0.05），而房龄则负相关。这表明房屋越大越贵，但房龄越长价格越低。💬

最后，绘制残差图检验模型假设是否成立。如果点随机分布在零线附近，则说明模型较好。📈

这个例子展示了如何用R语言解决实际问题，快来试试吧！💪