R中的截距和斜率函数

R中是否有像excel中那样的截距和斜率函数？我知道您可以使用函数“lm”来运行线性回归，但出于我的目的，更实际的做法是像在excel中使用intercept和slope那样简单地获得输出。

创建模型后，您可以从模型中的

系数矩阵中提取intercept和slope值。可以使用
coefficients（）
/
coef（）
函数（这些是同一函数的别名）或直接使用
$coefficient
提取系数。最好使用
coverties（）
函数，因为这也可以用于
lm
以外的模型，因此这是一个好习惯

x <- rnorm(100)
y <- 0.5*x + rnorm(100)

mod <- lm(y ~ x)
cf <- coef(mod)

或以他们的名字：

Intercept <- cf["(Intercept)"]
Slope <- cf["x"]

Intercept假设问题是询问具有一个自变量和截距的线性模型的截距和斜率函数：

1）均值/cov/var如果问题的目的是不使用
lm
，请尝试以下功能：

slope <- function(x, y) cov(x, y) / var(x)
intercept <- function(x, y) mean(y) - slope(x, y) * mean(x)

2）lm如果可以使用
lm
，则：

intercept <- function(x, y) coef(lm(y ~ x))[[1]]
slope <- function(x, y) coef(lm(y ~ x))[[2]]

查看
coef
功能。如果你将你的
lm
对象传递给它，它将返回你的拟合系数。这是否回答了你的问题
coef
是在R中实现这一点的方法。它与Excel没有太大区别；斜率和截距函数正在进行线性回归以生成它们的值。如果您使用R，最好学习“R方式”，尽量不要与Excel进行比较。
coef(lm(uptake ~ conc, CO2))
## (Intercept)        conc 
## 19.50028981  0.01773059 


with(CO2, intercept(conc, uptake))
## [1] 19.50029

with(CO2, slope(conc, uptake))
## [1] 0.01773059

intercept <- function(x, y) coef(lm(y ~ x))[[1]]
slope <- function(x, y) coef(lm(y ~ x))[[2]]

intercept <- function(x, y) coef(lm.fit(cbind(1, x), y))[[1]]
slope <- function(x, y) coef(lm.fit(cbind(1, x), y))[[2]]