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数据指标建模指的是，使用若干自变量并建立公式，以预测目标变量。如果研究的目标变量是连续型的，则称其为回归分析。
data.lm<- lm(height~weight,women) 计算模型 summary(data.lm) 列出模型详细信息 Call: lm(formula = height ~ weight, data = women) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.83233 -0.26249 0.08314 0.34353 0.49790 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 25.723456 1.043746 24.64 2.68e-12 *** weight 0.287249 0.007588 37.85 1.09e-14 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.44 on 13 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903 F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14 其他信息： （1）相关系数r、r^2 Multiple R-squared 获取：summary(data.lm)$r.squared （2）修正相关系数r^2，消除自变量数的影响 Adjusted R-squared 获取：summary(data.lm)$adj.r.squared （3）回归系数的显著性检验 T检验：检验各个模型参数是否等于0，并计算其等于0时的概率
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原文地址：http://www.cnblogs.com/apple-flying/p/4277795.html
