🎉 R语言解读一元线性回归模型 📊

在生活中，我们常常需要分析两个变量之间的关系，比如销售额与广告投入的关系。这时，一元线性回归模型就是个好帮手！它能帮助我们找到变量间的线性关系，并预测未来趋势。

首先，在R语言中，我们需要准备数据。假设你有一组销售数据和广告费用数据，可以使用`read.csv()`函数导入数据。接着，利用`lm()`函数构建模型，例如：`model <- lm(Sales ~ Advertising, data = dataset)`。这行代码会帮你计算出最佳拟合直线。

然后，用`summary(model)`查看结果。你会看到关键指标如截距、斜率以及它们的显著性水平。如果p值小于0.05，说明模型是可靠的！此外，别忘了绘制散点图和回归线，使用`plot()`和`abline()`函数，直观展示数据分布和拟合效果。

最后，用模型进行预测也很简单，只需输入新的广告费用值即可得到预测销售额。一元线性回归虽简单，但它是数据分析的基础工具，快试试吧！📈✨

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