predict() # 根据给出自变量预测因变量的值
提取模型lm()信息的通用函数
4、回归诊断(1.误差项:独立性 等方差性 正态性
2.选择线性模型是否合适
4.回归分析结果是否对某个样本依赖过重
5.自变量の间是否存在高度相关)
回归值Y与残差的散点图
以自变量为横坐标的残差图
nls()#求非线性最小二乘问题
nlm()#非线性模型参数估计
通过秩统计量进行方差分析(分析各水平之间是否存在差异)
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