【R语言进行数据挖掘】回归分析

1、线性回归 线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量： 其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。 线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。 rep函数里面的第一个参数是向量的起始时间，从2008-2010，第二个参数表示向量里面的每个元素都被4个小时间段。 year <- rep(20

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