데이터의 하위 집합에서 lm을 사용하여 모든 데이터에서 잔차를 얻습니다.

Question

데이터 (성인)의 하위 집합을 사용하여 선형 회귀를 만들었습니다. 나는 모든 데이터 포인트 (어른과 청소년)를 상대로 그 계획을 세웠다.

데이터 (성인)의 하위 집합에서 만든 회귀 방정식을 사용하여 모든 점 (성인과 청소년)의 잔차를 구한 다음이 잔차를 원래 데이터 표에 추가하고 싶습니다.

목표는 잔차가 데이터의 두 "하위 집합"사이를 예측할 수 있는지 확인하는 것입니다. 감사!

예 번호 :

데이터

의 MyData [ "잔여"] < 새로운 항목 추가 - 선형 회귀 NA

데이터의 서브 세트를 실행 = 데이터 = 서브셋

성인 (mydata, age = "adult")

model1 = lm (x ~ y, data = 성인용)

모든 점을 플롯하고 선형 회귀

플롯 abline 추가 (X ~ Y 데이터 = MyData로)

abline (모델 1, lty = 1, COL = "레드")

Answer 1

모든 관측치를 예측하고 잔차를 계산할 수 있습니다.

df = data.frame("a"=c(1,2,3,4,5,6),"b"=c(1.1,1.9,3,4.1,5.1,5.9)) 
mod = lm(b~a, data = df[df["a"]<5,]) 
pred = predict(mod, df) 
df["resid"] = df["a"] - predict(mod, df)