多重线性回归的实现

 You have several predictor variables (e.g., u, v, and w) and a response variable (y). You believe there is a linear relationship between the predictors and the response, and you want to perform a linear regression on the data. 公卫百科

Use the lm function. Specify the multiple predictors on the righthand side of the for-
mula, separated by plus signs (+):
> lm(y ~ u + v + w) 公卫论坛

> dfrm
           y           u         v        w
1   6.584519  0.79939065 2.7971413 4.366557
2   6.425215 -2.31338537 2.7836201 4.515084
3   7.830578  1.71736899 2.7570401 3.865557
4   2.757777  1.27652888 0.4191765 2.547935 公卫百科
5   5.794566  0.39643488 2.3785468 3.265971
6   7.314611  1.82247760 1.8291302 4.518522
7   2.533638 -1.34186107 2.3472593 2.570884
8   8.696910  0.75946803 3.4028180 4.442560 公卫人
9   6.304464  0.92000133 2.0654513 2.835248
10  8.095094  1.02341093 2.6729252 3.868573
.
. (etc.)

> lm(y ~ u + v + w, data=dfrm)

公卫论坛

Call:
lm(formula = y ~ u + v + w, data = dfrm)
Coefficients:
(Intercept)            u            v            w   公卫家园
     1.4222       1.0359       0.9217       0.7261