rt<-read.table("exam0203.txt", head=true); rt
lm.sol<-lm(weight~height, data=rt)
summary(lm.sol)
rt<-read.table("exam0203.txt", head=true); rtname *** age height weight
1 alice f 13 56.5 84.0
2 becka f 13 65.3 98.0
3 gail f 14 64.3 90.0
4 karen f 12 56.3 77.0
5 kathy f 12 59.8 84.5
6 mary f 15 66.5 112.0
7 sandy f 11 51.3 50.5
8 sharon f 15 62.5 112.5
9 tammy f 14 62.8 102.5
10 alfred m 14 69.0 112.5
11 duke m 14 63.5 102.5
12 guido m 15 67.0 133.0
13 james m 12 57.3 83.0
14 jeffrey m 13 62.5 84.0
15 john m 12 59.0 99.5
16 philip m 16 72.0 150.0
17 robert m 12 64.8 128.0
18 thomas m 11 57.5 85.0
19 william m 15 66.5 112.0
summary(lm.sol)
call:
lm(formula = weight ~ height, data = rt)
residuals:
min 1q median 3q max
-17.6807 -6.0642 0.5115 9.2846 18.3698
coefficients:
estimate std. error t value pr(>|t|)
(intercept) -143.0269 32.2746 -4.432 0.000366 ***
height 3.8990 0.5161 7.555 7.89e-07 ***
---signif. codes: 0 『***』 0.001 『**』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
residual standard error: 11.23 on 17 degrees of freedom
multiple r-squared: 0.7705, adjusted r-squared: 0.757
f-statistic: 57.08 on 1 and 17 df, p-value: 7.887e-07
#這是乙個最基本的r語言回歸模型的結果，其中，按照這些資料，可以得到身高和體重的模型：height=-143.02+3.899*weight，
其中，相關係數r—squared,0.77，
p-value:7.887e-7，
可以認為是顯著的。
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