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随着信息时代的到来，数据已成为企业、政府等各个领域的重要资源。如何有效挖掘数据价值，提升决策水平，成为当下亟待解决的问题。R语言作为一种功能强大的统计软件，在数据分析领域发挥着重要作用。本文将从回归期在R语言中的应用及展望两个方面进行探讨。
一、回归期在R语言中的应用
1. 回归分析
回归分析是研究变量间相关关系的一种统计方法。在R语言中，我们可以使用多种回归分析方法，如线性回归、非线性回归、多元回归等。
（1）线性回归
线性回归是回归分析中最基本的方法之一。在R语言中，可以使用lm()函数进行线性回归分析。以下是一个简单的线性回归例子：
```R
加载ggplot2包，用于绘图
library(ggplot2)
创建数据集
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 5, 4, 5))
进行线性回归分析
model <- lm(y ~ x, data = data)
输出回归结果
summary(model)
绘制回归图
plot(data$x, data$y, main = \
