L'analisi della regressione lineare serve ad analizzare la relazione esistente fra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.

Vedi le pagine:

• Rappresentazione simbolica dei modelli (formula);
• Regressione lineare bivariata;
• Regressione polinomiale (bivariata);
• Analisi della varianza;
• Regressione lineare multipla (regressione multivariata);
• Anova a due vie e fattoriale;
• Modelli lineari generalizzati (`glm()`);
• Regressione logistica;

Vedi le pagine:

• Funzioni per esplorare i modelli
• Broom

Per utilizzare i dati ponderati, bisogna utilizzare l'opzione weights. Ad esempio:

lm(y ~ A, weights = w)

dove w è una variabile numerica con i pesi di ciascun caso, ad esempio le frequenze di una tabella (vedi: Ponderazione dei dati).