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如果散点趋向于构成一条直线，那么说明因变量和自变量之间存在线性关系，如果构成曲线，就不存在线性关系。图示如下：先来看案例，这是【医咖会】平台关于线性回归的一个典型案例数据。
研究者拟在45-65岁健康男性人群中分析胆固醇浓度与看电视时间的关系。他们猜测可能存在正向相关，即看电视时间越长，胆固醇浓度越高。同时，他们也希望预测胆固醇浓度，并计算看电视时间对胆固醇浓度的解释能力。在本例中，因变量是胆固醇浓度数据，自变量是看电视时间。
这才小兵决定使用ggplot2包中的qplot函数来绘制带线性拟合的散点图。
#加载包
library(ggplot2)
#绘制散点图
qplot(data=tv,x=time,y=cholesterol,geom = c("point", "smooth"),method="lm",main = "线性拟合散点图")
从散点图可以看出，本研究中看电视时间和胆固醇浓度存在线性关系。同时也提示，他们之间的线性关系是正向的，即胆固醇浓度（Y）随看电视时间（X）的增加而增加。到此，相信大家对“r语言怎么用散点图法判断变量是否存在线性关系”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是天达云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！