含有x和y这两个变量的线性回归是所有回归分析中最常见的一种；而且，在描述它们关系的时候，也是最有效、最容易假设的一种模型。然而，有些时候，它的实际情况下某些潜在的关系是非常复杂的，不是二元分析所能解决的，而这时，我们需要多项式回归分析来找到这种隐藏的关系。
让我们看一下经济学里的一个例子：假设你要买一个具体的产品，而你要买的个数是q。如果产品的单价是p，然后，你要给y元。其实，这就是一个很典型的线性关系。而总价和产品数量呈正比例关系。下面，根据这个实例，我们敲击行代码来作它们的线性关系图：
p
q
y
plot(q,y,type=’l’,col=’red’,main=’Linear relationship’)
下面是它的线性关系图：
现在，我们看到这确实是一个不错的估计，这个图很好的模拟成q和y的线性关系。然而，当我们在做买卖要考虑别的因素的时候，诸如这种商品要买多少，很有可能，我们可以通过询问和讨价赚得折扣，或者，当我们越来越多的买一种具体的商品的时候，我们也可能让这种商品升价了。
这样，我们根据上面的条件，我们在写脚本的时候，我们要注意，总价与产品的数量不再具有线性关系了：
y
pl
Original: https://blog.csdn.net/weixin_35511284/article/details/113023434
Author: 积德裁判
Title: 多项式拟合lm_R语言多项式回归
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