線形回帰モデルを作成します。値が各項について含まれています。値は各指標変数を検定します。指標変数のグループとして調べるには、anovaを使用します。値より小さくなっています。スクリプトを開く線形回帰モデルを標本データにあてはめます。応答変数と予測子変数を指定し、対になっている交互作用項のみをモデルに含めます。標本データを読み込みます。hospital交互作用項をもつ線形モデルをデータに近似させます。体重を応答変数として、性別、年齢および喫煙状況を予測子変数として指定します。性別と喫煙状況はカテゴリカル変数であることを指定します。これらの因子と患者の性別の交互作用によって患者の体重に有意な差が生じることはないようです。データセットを読み込みます。これは、セメントの硬化熱に対してセメントの組成が与える影響を測定したデータです。種類の化学物質の組成率が格納されています。日後の硬化熱の値が格納されています。ロバスト線形回帰モデルをデータにあてはめます。外れ値の影響の低減のトピックを参照してください。応答変数に相当します。いう順序で入力に含まれていると仮定します。