我的数据集包含三个变量的 365 个观察值，pm即temp和rain。现在我想检查pm响应其他两个变量变化的行为。我的变量是：

• pm10= 响应（依赖）
• temp= 预测器（独立）
• rain= 预测器（独立）

以下是我的数据的相关矩阵：

> cor(air.pollution)
               pm        temp       rainy
pm     1.00000000 -0.03745229 -0.15264258
temp  -0.03745229  1.00000000  0.04406743
rainy -0.15264258  0.04406743  1.00000000

问题是在我研究回归模型的构建时，有人写道，加法是从与响应变量相关性最高的变量开始的。在我的数据集中rain，与 高度相关pm（与 相比temp），但同时它是一个虚拟变量（rain=1，no rain=0），所以我现在知道应该从哪里开始。我附上了两张带有问题的图片：第一张是数据的散点图，第二张是pm10vs.的散点图rain，我也无法解释pm10vs.的散点图rain。有人可以帮助我如何开始吗？