在R语言中如何实现线性回归模型

在R语言中实现线性回归模型可以使用lm()函数，该函数用于拟合线性回归模型。下面是一个简单的示例：

# 创建一些示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 输出线性回归模型的摘要信息
summary(model)

在这个示例中，我们创建了两个向量x和y作为示例数据，然后使用lm()函数拟合了一个简单的线性回归模型，其中y是因变量，x是自变量。最后，我们使用summary()函数输出了线性回归模型的摘要信息，包括回归系数、残差标准误、R-squared等信息。