📊📚R语言线性回归分析实例💡

今天来聊聊如何用R语言进行线性回归分析！📈第一步当然是加载数据啦，确保你的数据格式正确且无缺失值哦。🔍接着，使用`lm()`函数构建模型，比如：`model <- lm(y ~ x, data = your_data)`。这就像搭积木一样简单，定义因变量y和自变量x的关系。

运行完模型后，记得检查结果！👀通过`summary(model)`可以查看系数、p值等关键指标。如果P值小于0.05，说明该变量对模型有显著影响。🎯同时，别忘了画出残差图，确保误差项满足独立性和正态分布假设。📈📊

最后，用预测值与实际值对比，评估模型表现。用`predict()`函数生成预测值，再结合图表直观展示效果。✨这样就完成了一次完整的线性回归分析啦！👏快来试试吧，数据分析就是这么有趣！🌟