先回顾一下线性回归模型的成立的四个条件（LINE）：
（1）线性（linear）：自变量X与因变量Y之间应具有线性关系；
（2）独立性（Independence）：观察值Y的残差独立；
（3）正态性（Normality）: 观察值Y的残差服从正态分布；
（4）等方差性（equal variance）: 不同X时，观察值Y的残差相等。
R语言提供大量函数用于回归分析，在平时的学习和工作中，最常用的就是多元线性回归，下面我将简单介绍如何在R中进行多元回归分析。
1. 模型拟合
代码语言：javascript复制# 接下来我以多元线性回归模型为例 进行讲解
#这里使用mtcars数据集，以每加仑公里数（mpg）为因变量，谈到其与总马力（hp）、后轴比（drat）和车重（wt）的关系。
fit <- lm(mpg ~ hp drat wt, data=mtcars) #建立回归模型，保留截距项
# fit <- lm(mpg ~ 0 hp drat wt, data=mtcars)此模型不保留截距项
summary(fit) # 展示结果
上述结果的第一行Residuals表示的是残差项结果，Coefficients就是不同变量的回归系数（包括标准误和P值等），另外输出的结果中还有决定系数以及F统计量等用于评估模型优劣的信息，关于这些统计量，我会在后续的内容中和大家详细介绍。
代码语言：javascript复制# 其它有用的函数
coefficients(fit) # 提取模型的相关系数
这里其实提取的就是summary()里Coefficients的第一列数据
confint(fit, level=0.95) # 提取模型的95%置信区间
提取Coefficients的95%置信区间。
代码语言：javascript复制fitted(fit) # 计算拟合值
residuals(fit) # 计算残差
anova(fit) # 对拟合模型进行方差分析
vcov(fit) # 计算模型参数的协方差矩阵
2. 回归诊断
代码语言：javascript复制#回归诊断是判断模型优劣的重要依据
influence(fit) # 回归诊断，将每条数据逐一剔除来判断模型优劣（结果较多，这里就不列出）
# 诊断性绘图
#回归分析的诊断性绘图通常会返回四幅图，具体含义见下图即可
par(mfrow=c(2,2))
plot(fit)
关于如何解读诊断图的结果，请参照往期方差分析内容，从上图我们可以看出被标记出来的几款车型是异常值，可能会影响我们回归分析的结果，需要引起重视。
3. 模型对比
在R中你可以使用anova()函数来比较不同的拟合模型，在这里我们比较去掉自变量drat后的模型与原模型的优劣。
代码语言：javascript复制# 比较不同模型的优劣
fit1 <- lm(mpg ~ hp drat wt, data=mtcars) #模型1
fit2 <- lm(mpg ~ hp wt, data=mtcars) #模型2，去掉drat(后轴比)
anova(fit1, fit2)
从结果来看，去掉变量drat后的效果较好。
4. 交叉验证
在R中你可以使用DAAG包里的cv.lm()函数来进行K折交叉验证，使用方法如下：
代码语言：javascript复制# K-fold cross-validation
library(DAAG) #加载R包
cv.lm(data=mtcars, fit, m=3) # 3折交叉验证这里将每折的均方误差相加后除以样本个数，然后取平方根后得到交叉验证的标准误。
上图展示的便是交叉验证的结果，从图中可以看出fold2和fold3的拟合线较为一致，而fold1则与其它两个有一定差异，主要是因为fold2和fold3的观察数与fold1不同，这样的结果可能不太稳定。在实际应用中，我一般倾向于用10折交叉验证（样本量充足时），这样得出的结果会比较稳定。
5. 变量选择
一直以来，关于如何从大数据中挑选预测变量的方法一直存在着争议，我们一般会使用逐步回归筛选的方法来进行变量筛选。在R中，常用的函数就是“MASS”包里的stepAIC()函数,它是依照赤池信息准则（AIC）进行筛选的。
代码语言：javascript复制# 逐步回归
library(MASS) #加载R包
fit <- lm(mpg ~ hp drat wt, data=mtcars) #构建模型
step <- stepAIC(fit, direction="both") #逐步回归
step$anova # 展示结果
最后，利用AIC准则，我们将原回归模型中的变量drat剔除，使模型得以优化。
好了，关于线性回归得内容就讲到这儿，大家一定要牢记并熟练使用lm()这个函数，咱们下期再见！
