一元线性回归模型(一元线性回归模型的基本假设)

一元线性回归模型公式

costales dataplot（数据，pch = 16，xlab =“销售促进成本”，ylab =“销售促进销售”）》 sol。lm abline（sol。lm，col =“红色”）》 kb sol。lm sol。 lmCall：lm（公式=销售量〜成本，数据=数据）系数：（拦截）成本13。82 48。60》退位（sol。lm，col =“红色”）》 df左左alpha（拦截）40成本右。 （右）截取）25。57。01138》 r r2摘要（sol。lm）调用：lm（公式=销售〜成本，数据=数据）Pr（》 | t |）（截取）13。824 5。579 2。478 0。0291 *成本48。597 48。597 3。862 12。5842。84e-08 *** --- Signif。代码：0’***’0。001’**’0。01’*’0。05’。 ’0。1’’1剩余标准误差：12个自由度上为9。106
调整后的R平方：0。9237 F统计量：1和12 DF上的158。4，p值：2。843e-08》摘要（sol。lm）$系数【，4】（拦截）¡成本2。e-02 2。 e -08》摘要（sol。lm）$系数【1，4】 0。0》摘要（sol。lm）$系数【2，4】 2。e-08》 f df1 df2 pf（f，df1，df2，较低。tail = F）值2。e-08》摘要（sol。lm）$ sigma 9。》预测（sol。lm）1 2 1 3 3 4 3 4 5 8 9 9 8 35。 8 35。 8 3。 11 12 12 13 14 72。 91。 62。 86。 47。 62。 52。》