简单线性回归 (lm())

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简单线性回归 (lm()) R语言中的简单线性回归模型：函数详解引言 1. 简单线性回归的理论基础简单线性回归模型可以用以下公式表示： y = β₀ + β₁x + ε 其中： y 是因变量（响应变量） x 是自变量（预测变量） β₀ 是截距（当 x = 0 时，y 的期望值） β₁ 是斜率（x 每增加一个单位，y 的期望值的变化量） ε 是误差项（随机误差，假设服从均值为 0 的正态分布）线性回归的目标是找到最佳的 β₀ 和 β₁，使得预测值与实际值之间的差异最小化。通常使用最小二乘法来估计这些参数，即找到使残差平方和（Sum of Squared Residuals, SSR）最小化的 β₀ 和 β₁。 2.