以下是一个更为复杂的R语言代码示例，展示了一些复杂的数据处理、可视化和模型构建技巧：
# 设定随机数种子
set.seed(123)
# 生成模拟数据
n <- 1000
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
y <- 2*x1 + 3*x2 + rnorm(n)
# 数据预处理
df <- data.frame(x1, x2, y)
df$x_sum <- df$x1 + df$x2
df$x_diff <- df$x1 - df$x2
df$x_product <- df$x1 * df$x2
# 可视化数据
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = x_sum, y = y)) +
geom_point() +
labs(title = "Scatter Plot of x_sum and y")
# 建立线性模型
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x_sum + x_diff + x_product, data = df)
# 模型评估
summary(model)
# 预测新数据
new_data <- data.frame(x1 = rnorm(10), x2 = rnorm(10), x_sum = 0, x_diff = 0, x_product = 0)
predicted <- predict(model, newdata = new_data)这段代码首先设置随机数种子，并生成了一组模拟数据。然后，对数据进行了预处理，计算了一些新的变量。接下来，使用ggplot2包绘制了x_sum和y之间的散点图。然后，建立了一个包含多个自变量的线性回归模型，并进行了模型评估。最后，使用这个模型对新数据进行了预测。这段代码展示了R语言中常用的数据处理、可视化和建模的复杂操作。