若有如下資料：（部分資料）
做出散點圖直觀觀察：可以看出x和y基本符合乙個線性關係。
我們可以認為y與x的關係基本上是線性的，而這些點與直線的偏離是由其他一切不確定因素的影響造成的，為此可以做如下假定：
y = β0 + β1x + ε
其中，β0 + β1x 表示y隨x的變化而線性變化的部分；
ε是隨機誤差 ，它是其他一切不確定因素影響的總和，其值不可觀測。通常假定ε ∼ n(0, σ^2)
我們稱函式f(x) = β0 + β1x 為一元線性回歸函式，β0為回歸常數，β1為回歸係數，統稱回歸引數。
稱x為回歸自變數（或回歸因子），稱y為回歸因變數（或響應變數）。
在求解一元線性回歸方程，實際就是在找到那條最優的直線，使得各個點到直線的距離（殘差）最短。而這條直 線對應的函式方程的解，就是β0和β1的值。
用lm()做線性模型，以上面的資料為例：
> x
> y
> lm.sol
> summary(lm.sol)
首先輸入自變數x和因變數y
lm()表示做線性模型，其模型公式 y~1+x 表示的是y = β0 + β1x + ε
summary()提取模型的計算結果。
計算結果說明：
R語言 一元線性回歸
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