Емпіричні методи програмної інженерії (Бхр)

В языке R основные функции для регрессионного анализа:

1) построение линейной модели, указываются зависимая переменная, набор независимых переменных, имя массива с данными:
lm1<-lm(Species~Area+Elevation+Nearest+Scruz+Adjacent, data=gala)

2) основные характеристики модели:
summary(lm1)

Пример простого скрипта:

# Формирование матрицы значений независимых переменных
x1 = runif(100, 0, 10)
x2 = runif(100, 0, 10)
x3 = runif(100, 0, 10)
x = matrix(c(x1, x2, x3), nrow = 100, ncol = 3)

# Формирование вектора значений зависимой переменной
a = c(2, -3, 4)
e = rnorm(100, 1, 0.03)
y = a[1]*x1 + a[2]*x2 + a[3]*x3
y = y*e

# Построение простейшей линейной модели
mod = lm(y~x)

# Получение основных характеристик модели
summary(mod)