如何在 r 中使用波浪号运算符 (~)

您可以在 R 中使用波形符运算符 ( ~ ) 将方程的左侧与右侧分开。

该运算符最常与 R 中的lm()函数一起使用，用于拟合线性回归模型。

lm() 函数的基本语法是：

 model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)

波形符 (y) 运算符左侧的变量名称表示响应变量。

波浪号运算符右侧的变量名称 (x1, x2) 表示预测变量。

以下示例展示了如何在不同场景中使用此波形符运算符。

示例 1：将波形符运算符与预测变量一起使用

假设我们在 R 中拟合以下简单线性回归模型：

 model <- lm(y ~ x, data=df)

该特定回归模型具有响应变量 (y) 和预测变量 (x)。

如果我们用统计符号写出这个回归方程，它看起来像这样：

y = β ₀ + β ₁ x

示例 2：将波形符运算符与多个预测变量一起使用

假设我们在 R 中拟合以下多元线性回归模型：

 model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=df)

此特定回归模型具有一个响应变量 (y) 和三个预测变量 (x1、x2、x3)。

如果我们用统计符号写出这个回归方程，它看起来像这样：

y = β ₀ + β ₁ x ₁ + β ₂ x ₂ + β ₃ x ₃

示例 3：将波形符运算符与未知数量的预测变量一起使用

假设我们在 R 中拟合以下多元线性回归模型：

 model <- lm(y ~ ., data=df)

这种特殊的语法表明我们希望使用y作为响应变量，并将数据框中的所有其他变量用作预测变量。

当我们想要用大量预测变量拟合回归模型，但又不想输入每个预测变量的单独名称时，此语法非常有用。

其他资源

以下教程解释了如何使用 R 中的其他常用函数：

如何在 R 中使用美元符号运算符 ($)
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