lm - 우수한 라이브러리

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R 선형 회귀 문제 : lm.fit (x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...)

R을 사용하여 회귀를 시도합니다. 다음 코드를 가져올 때 문제가 없습니다. CSV 파일 dat <- read.csv('http://pastebin.com/raw.php?i=EWsLjKNN',sep=";") dat # OK Works fine Regdata <- lm(Y~.,na.action=na.omit, data=dat) summary(Regdata

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R : lm()에 인수가 있습니다. ANOVA 테이블이 "Sum Sq"를 계산하는 방법을 이해하지 못합니다.

저는 R을 배우고 lm()이 요인 변수를 처리하는 방법을 이해하려고 시도하고 있습니다. & ANOVA 테이블을 이해하는 방법. 나는 꽤 통계에 익숙하지 않으므로 제발 친절하게 대해주십시오. 다음은 Rotten Tomatoes의 영화 데이터입니다. 그 평가 G, PG, PG-13, 및 R. download.file("http://www.rossmanchanc

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lm과 biglm에서 QR 분해가 다릅니 까?

biglm에서 사용 된 QR 분해에서 R 행렬을 복구하려고합니다. 이를 위해 내가 vcov.biglm의 코드의 일부를 사용하고 그래서 같은 함수에 넣어 : 구체적 qr.R.biglm <- function (object, ...) { # Return the qr.R matrix from a biglm object object$qr <- .C

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R - 회귀 분석에서 단 하나의 요인 수준과의 상호 작용

회귀 모델에서 요인의 더미 변수 하나와의 상호 작용을 포함 할 수 있습니까? x: numerical vector of 3 variables (1,2 and 3) y: response variable z: numerical vector 이 같은 모델을 구축하는 것이 가능 : y ~ factor(x) + factor(x) : z 을하지만 X의 한 레

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R의 Predict.lm이 newdata를 인식하지 못합니다.

예측 변수가 다른 값으로 분류되고 newdata에 대한 모델 응답을 생성하는 데 문제가있는 경우 선형 회귀 분석을 실행하고 있습니다. 먼저 예측 변수와 오류 항에 대한 임의의 값을 생성합니다. 나는 응답을 구성한다. 예측 변수의 계수는 범주 형 변수의 값에 따라 달라집니다. 나는 예측 자와 그 범주에 기초한 디자인 행렬을 구성한다. set.seed(1)

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대체 할 값 예측

해당 timeseries 내에서 NA 값을 대체 할 추정치를 계산하려는 여러 timeseries로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 나는 여기에 이 x <- read.table(text=" LOC YEAR JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC A 1980 0 0 0 8 104 NA 534 399 202

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lm (y ~ x * g) g에 대해 하나의 값을 무시합니다.

처음으로 R을 사용하려고합니다. 이 경우 y은 산소 소비량이고, x은 시간이며 g는 3 자 (NYF, IR, F, M 또는 NF)까지 표시되는 상태입니다. [참고 : 하위 집합 기능을 사용하여 여러 회귀 분석을 시도해 보았습니다. 사용시 lm(O2~time,subset(data,Status=="NYF")) 실제로 서브 세트를 따르지 않으며 입력 한 상태

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R 가변 길이 잔차에 대한 선형 모델을 만들 때 다름

두 개의 다른 선형 모델의 잔차를 사용하여 선형 모델을 작성하려는 문제에 대해 연구 중입니다. 내 실제 데이터 세트를 사용하는 것보다 문제를 여기에 넣기 쉽기 때문에 UN3 데이터를 사용하여 문제를 표시했습니다. 여기 head(UN3) m1.lgFert.purban <- lm(log(Fertility) ~ Purban, data=UN3) m2.lgPPg

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lm()에서 반환 된 객체에 대한 예측을 시뮬레이트 할 함수 또는 패키지가 있습니까?

"runif", "rnorm"등과 비슷한 선형 모델에 대한 시뮬레이션 된 예측을 생성하는 단일 함수가 있습니까? 나는 그것을 스스로 코드화 할 수 있지만, 코드는 추악하다. 그리고 나는 이것이 누군가가 전에 한 일이라고 생각한다. 이 함수는 새로운 X의 변수에 따라 y 값 1000 시뮬레이션을 반환 sims = rlm(1000, fit, newX) :

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lm()에 대한 선명한 대조 R

선행 대조 설정에 문제가있어 도움을 요청하고 싶습니다. 다음 코드는 요소 수준 "d"에 대해 두 개의 직교 대조를 제공해야합니다. Call: aov(formula = Response ~ A) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.000e+00 -3.136e-16 -8.281e-18 -8.281e-18 1.