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선형 회귀 직선의 신뢰 구간을 표시하려고하지만 lines() 함수가 작동하지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 어떻게해야합니까? conf<-predict(coef, data.frame(Jahr=c(2016)), interval = "confidence") 방법 lines 라인을 생산하는 단일 지점을 줄 수 : Jahr<-Jahr[2:26] Menge<-

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R : 부트 스트랩 고정 된 디자인 회귀에 대한 BCa 신뢰 구간

R을 사용하여 부트 스트랩 BCa 신뢰 구간을 얻으려고하는 고정 설계 회귀 문제가 있습니다. 여기에 예제가 있습니다 (lmRob 사용) require(robust) data(stack.dat) stack.rob <- lmRob(Loss ~ ., data = stack.dat) summary(stack.rob) Call: lmRob(formula

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줄임표 문제 : 전달 중 ... lm

추가 계산을 수행하기 위해 lm 주위에 래퍼를 작성 중입니다. 래퍼가 ...을 lm에 전달하고 싶지만, lm의 weights 인수에 문제가 있습니다. LmWrapper <- function(df, fmla, ...) { est <- lm(fmla, df, ...) list(model = est) } 나는 무게 인수와 함께 래퍼를 호출

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LM 계수 값을 강제로 입력하십시오.

나사에 대한 무게에 관한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 다음과 같이 여러 가지 조합을 반복하여 찾아 냈습니다. head style measurement intercept slope a 1 x 1.0 a 2 x 2.2 a 3 x 4.1 b 1 x 1.2 b 2 x 2.0 b

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`plot.lm()`에 의해 생성 된 "residuals vs leverage"음모의 빨간색 실선은 무엇입니까?

fit <- lm(dist ~ speed, cars) plot(fit, which = 5) 플롯의 중간에 빨간색으로 선은 무엇을 의미합니까? 요리사의 거리가 아니라고 생각합니다.

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OLS 선형 모델에서 예측 된 변수 (연도)를 가진 OLS 선형 모델의 예측 값

이것은 실제 응답을 부적절하게 만들 수있는 백만 가지 방법이있을 수있는 질문 중 하나입니다. 그러나 완고함은 길에 들어갑니다. 시계열의 적용을 이해하려고 시도 할 때 데이터의 추세를 분석하면 미래의 가치를 예측할 수 없다는 것을 알 수 있습니다. 그래서 나는 드에 대한 ARIMA 모델 (옳고 그름을) 끝낼 : 예를 들어, astsa 패키지에서 gtemp 데

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R : 선형 모델에서 중요하지 않은 직교 다항식 기초를 삭제하려면 어떻게해야합니까?

은이 같은 X, Y 및 Z 좌표로 토양 수분 데이터가 : 그것을로부터 공간 트랜드를 제거 할 필요가이 데이터에 대해 베리오 그램을 측정하기 위해 gue <- structure(list(x = c(311939.1507, 311935.4607, 311924.7316, 311959.553, 311973.5368, 311953.3743, 31195

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lm 함수가 1 분 xts 시계열

선형 회귀 함수 lm이 1 분 간격의 시계열에서 완전하게 작동하는지 궁금합니다. 나는 예, 그러나이 경우에는 겉으로보기에는 기대하지 않을 것이다. 나는 lm(z ~ index(z)) 적용 다음 XTS 시계열 z mean 2016-03-11 08:37:00 10 2016-03-11 08:38:00 11 2016-03-11

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여러 개의 LHS가있는 선형 모델 피팅

저는 R이 처음이므로 *apply 함수 (다음은 apply에 대해 읽었지만 사용하지 못했습니다)로 다음 스크립트를 개선하고 싶습니다. 여러 독립 변수 (데이터 프레임의 열)에 lm 함수를 사용하고 싶습니다. 나는 감사 formula=function(x) { as.formula (paste(names(data[x]),'~', paste0(names

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2 개의 lm() 함수와 그 출력의 차이점

누구나 2 개의 lm() 함수와 그 출력의 차이점을 말할 수 있습니까? lm(cars$dist ~ cars$speed) lm(dist ~ speed, data = cars)