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1、abline(data1.reg,col2,lty2)#拟合直线利用R语言进行线性/非线性回归拟合实例1、生成一组数据vectorxxvec;vectoryyvec;ofstreamfout(data2.txt);for(inti=1;i200;i+)floatx=i*0.8;floatranddnum=rand()%10*10;floatrandomflag=(rand()%10)%2=0?(1):(-1);floaty=3*x*x+2*x+5+randomflag*randdnum;foutxyfireplot(fire$yfire$x)fire.regdata1.regCall:lm(f

2、ormula=data1$ydata1$x,data=data1)Coefficients:(Intercept)data1$x6.2023.003summary(data1.reg)#回归分析表Call:lm(formula=data1$ydata1$x,data=data1)Residuals:Min1QMedian3QMax-93.345-42.929-1.94846.71788.793Coefficients:EstimateStd.ErrortvaluePr(|t|)(Intercept)6.2020843.3520551.850.0646.data1$x3.0028260.0072

3、59413.662e-16*标红数字即为线性回归系数，由于生成数据时加了一个随机数，所以拟合出来的直线为y=3.002826x+6.202084Signif.codes:0*0.001*0.01*0.05.0.11Residualstandarderror:52.93on997degreesoffreedomMultipleR-squared:0.9942,AdjustedR-squared:0.9942F-statistic:1.711e+05on1and997DF,p-value:anova(data1.reg)#方差分析表AnalysisofVarianceTableResponse:data1$yDfSumSqMeanSqFvaluePr(F)data1$x14794628734794628731711122.2e-16*Residuals99727936412802Signif.codes:0*

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