R中多个自变量的多项式回归

是一种统计分析方法，用于建立多个自变量与因变量之间的非线性关系模型。多项式回归可以通过添加自变量的高次项来拟合非线性关系，从而更准确地描述数据的变化趋势。

在R中，可以使用lm()函数进行多项式回归分析。该函数的一般形式为：

lm(formula, data)

其中，formula是一个公式对象，用于指定回归模型的形式，data是包含自变量和因变量的数据框。

对于多个自变量的多项式回归，可以通过在formula中使用“~”符号来指定多个自变量，并使用“+”符号来添加高次项。例如，假设有两个自变量x1和x2，可以使用以下形式的公式进行多项式回归：

lm(y ~ x1 + x2 + I(x1^2) + I(x2^2), data)

其中，I()函数用于指定高次项。

多项式回归的优势在于可以更好地拟合非线性关系，从而提高模型的预测准确性。它适用于自变量与因变量之间存在复杂的非线性关系的情况。

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