lm函数

#lm函数必须使用数据框，所以在使用前都需要将数据转为数据框
> state <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")])#将所需要分析的列转为数据框
> fit <- lm(Murder~Population+Illiteracy+Income+Frost,data = state)#把想要研究的对象放在~两边，右边放影响因素，最后data=state表明数据出处。最后把这个函数赋值给fit
> summary(fit)#计算回归

Call:
lm(formula = Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, 
    data = state)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-4.7960 -1.6495 -0.0811  1.4815  7.6210 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 1.235e+00  3.866e+00   0.319   0.7510    
Population  2.237e-04  9.052e-05   2.471   0.0173 *  
Illiteracy  4.143e+00  8.744e-01   4.738 2.19e-05 ***
Income      6.442e-05  6.837e-04   0.094   0.9253    
Frost       5.813e-04  1.005e-02   0.058   0.9541    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 2.535 on 45 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.567, Adjusted R-squared:  0.5285 
F-statistic: 14.73 on 4 and 45 DF,  p-value: 9.133e-08

选项参数

对于一个陌生的函数，去了解怎么使用时就要先了解他的选项和参数
选项：去超市买西红柿，买不买就是选项
参数：买多少就是参数

如何去学一个函数的选项参数？

> ?sum#调出该函数的帮助文档

一般的函数选项可以分为：

1.输入控制部分：告诉用户，该函数可以接受那些数据，往往放在第一位。

• file表示放一个文档
• data：输入数据框
• x：单独的一个对象，一般实向量，或者矩阵或者列表
• x和y：需要输入两个变量
• x，y，z：需要输入三个变量
• formula：公式
• na.rm：删除缺失值
• ...：一次可以输入多个参数

2.输出控制部分：

3.调节部分：

• color：控制颜色
• select：与选择有关
• font：与字体有关
• font.axis：坐标轴字体
• lty：线的类型
• lwd：线宽
• method：软件算法
• 调节参数（选项接受哪些参数）：
  -- main：字符串，不能是向量
  -- na.rm:T或者F
  -- axis：side参数只能是1-4
  -- fig：包含四个元素的向量