统计分析：使用 R 入门/R/一个简单的 R 会话

虽然 R 尚未完全介绍，但了解一个简单的有用 R 会话是多么容易是有启发性的。举个例子，我们将使用前面主题中的 cars 数据拟合一个统计模型，并了解如何生成与 图 1.2b 类似的图形，并绘制一条直线最佳拟合线。这是许多简单分析中的常见任务。本例中的某些命令可能不熟悉：不用担心，重点不是理解这些命令，而是对 R 的工作方式有一个总体了解。但是，如果您 *确实* 想完全理解这些命令，您将需要了解关于 数据框（本质上是具有命名列的数据表）和 模型公式（本质上是形式为 a ~ b + c 的符号，表示 a 由 b 和 c 预测）。

输入

plot(dist ~ speed, data=cars)                     #A common way of creating a specific plot is via a model formula
straight.line.model <- lm(dist~speed, data=cars)  #This creates and stores a model ("lm" means "Linear Model").
abline(straight.line.model, col="red")            #"abline" will also plot a straight line from a model
straight.line.model                               #Show model predictions (estimated slope & intercept of the line)

结果

> plot(dist ~ speed, data=cars) # 创建特定图形的常用方法是通过模型公式 > straight.line.model <- lm(dist~speed, data=cars) # 这将创建并存储一个模型（“lm”表示“线性模型”）。 > abline(straight.line.model, col="red") # “abline” 也将根据模型绘制直线 > straight.line.model # 显示模型预测（估计的斜率和截距） Call: lm(formula = dist ~ speed, data = cars) Coefficients: (Intercept) speed -17.579 3.932

请注意，与 图形主题 中的示例不同，我们通过指定一个 模型公式 来绘制数据，而不仅仅是给出数据集的名称。虽然在本例中，生成的图形与使用 plot(cars) 所看到的相同，但公式界面使要绘制的内容更清晰。