統計分析：使用 R 入門/R/一個簡單的 R 會話

雖然 R 尚未完全介紹，但瞭解一個簡單的有用 R 會話是多麼容易是有啟發性的。舉個例子，我們將使用前面主題中的 cars 資料擬合一個統計模型，並瞭解如何生成與 圖 1.2b 類似的圖形，並繪製一條直線最佳擬合線。這是許多簡單分析中的常見任務。本例中的某些命令可能不熟悉：不用擔心，重點不是理解這些命令，而是對 R 的工作方式有一個總體瞭解。但是，如果您 *確實* 想完全理解這些命令，您將需要了解關於 資料框（本質上是具有命名列的資料表）和 模型公式（本質上是形式為 a ~ b + c 的符號，表示 a 由 b 和 c 預測）。

輸入

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)

結果

> plot(dist ~ speed, data=cars) # 建立特定圖形的常用方法是透過模型公式 > straight.line.model <- lm(dist~speed, data=cars) # 這將建立並存儲一個模型（“lm”表示“線性模型”）。 > abline(straight.line.model, col="red") # “abline” 也將根據模型繪製直線 > straight.line.model # 顯示模型預測（估計的斜率和截距） Call: lm(formula = dist ~ speed, data = cars) Coefficients: (Intercept) speed -17.579 3.932

請注意，與 圖形主題 中的示例不同，我們透過指定一個 模型公式 來繪製資料，而不僅僅是給出資料集的名稱。雖然在本例中，生成的圖形與使用 plot(cars) 所看到的相同，但公式介面使要繪製的內容更清晰。