的发展趋势。...简单线性回归模型
Y=a+b*X+e
Y——因变量
X——自变量
a——常数项，是回归直线在纵轴上的截距
b——回归系数，是回归直线的斜率
e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响...', header=T, sep=',');
#第一步，根据预测目标，确定自变量和因变量；
#第二步，绘制散点图，确定回归模型类型；
plot(data$广告费用, data$购买用户数)
#第三步...newData.csv', header=T, sep=',', fileEncoding = 'utf8');
fix(pData)
predict(lmModel, pData, level=0.95)
多重线性回归...，是同样的道理：
#第一步，根据预测目标，确定自变量和因变量；
#第二步，绘制散点图，确定回归模型类型；
plot(data$广告费用, data$购买用户数)
plot(data$渠道数, data
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