R을 사용하여 두 변수 사이의 선형 관계를 플로팅하고 싶습니다. 그러나 맞는 선을 데이터 범위 내에서만 표시하고 싶습니다. 예를 들어, 다음 코드가있는 경우 x 및 y 값이 1:10 인 행만 기본 행으로 사용하고 싶습니다 (기본 매개 변수는이 행이 데이터 요소의 범위를 초과하여 확장 됨). 대신 abline()를 사용 x <- 1:10
y <- 1:10
나는 같은 로그 로그 선형 기능이 : 나는 동일한 데이터 세트를 사용하여 y_hat 싶어 lom1 = lm(log(y)~log(x1)+log(x2),data=mod_dt)
을 나는 yhat = exp(predict(lom1))
결과는 Y와 비교에서 (많이 떨어져 보인다했다 - R에서 수동으로 계산). 이유가 무엇입니까? 두 번째로 관련된 질문은 y,
lm()을 사용하는 경우 lm()으로 전화를 걸어 na.action = na.pass을 호출하면 요약표에 추정 할 수없는 계수가 있습니다 (왜냐하면 이 경우 누락 된 셀 수). 그러나 요약 오브젝트에서 계수를 추출하는 경우 summary(myModel)$coefficients 또는 coef(summary(myModel))을 사용하면 NA가 생략됩니다. 요약
lm() 함수를 사용하여 R에서 회귀 분석을 실행 중이므로 간단한 형식으로 결과를 표시 할 수 없습니다. 나는 P-값의 벡터를 인쇄해야합니다 > summary(lm)$coef[,4]
(Intercept) lun d1un
1.433706e-01 4.673723e-158 6.629044e-04
내가 과학적 표기법을 무시하고 합리적인 정밀도
은 내가 내 데이터의 하위 집합에 대한 선형 모형을 적합 할 몇 가지 시뮬레이션을 실행하고 있습니다 : library(reshape2)
library(plyr)
all <- mutate(iris, mean_width = ave(Petal.Width, Petal.Length))
str(all)
## want to minimise sum(|y*pol
R에서, 당신은 로그 변환 종속 변수와 모델을 추정했을 수 있습니다 : n <- nrow(Salaries)
mfr <- model.frame(mfit)[sample(1:n, size=n, replace=TRUE),]
mfit2 <- update(mfit, data = mfr)
이 오류를 일으킬 것이다 Error in eval(expr, envir,
에서 표준 오류 출력은 우리로부터 LM 객체 있고 난 함수 요약, 이름과 계수를 알고있는 표준 오류 lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z)
을 추출 할. 그러나 요약은 수동으로 표준 오류에 액세스하는 유일한 방법 인 것 같습니다. 어떻게 출력 할 수 있습니까? 감사합니다.
lm 함수가 데이터 값으로 0을 갖는 모든 열에서 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 여기 내 코드입니다 : project.lm = lm(SalePrice ~Lot.Area + Year.Built + Year.Remod.Add + Gr.Liv.Area +
Yr.Sold + Bsmt.Unf.SF, project.table)
하지만 proje
내가 할 수있는 가장 명확하게되기를 바랍니다. 의 나는 내가 다른 6 나를 위해 내가 X. 이 변수의 각 하나를 (전화 다른 현상을 나타내고 Y. 전화 중 4 나를 위해 특정 현상을 대표하는 10 개 변수와 데이터 집합을 가지고 있다고 가정 해 봅시다 10)에는 37 개의 단위가 들어 있습니다. 그 단위는 나의 분석의 응답자 일뿐입니다 (설문 조사). 모든
표준 lm 모델을 사용하고 있으며 하나 이상의 내 변수의 계수를 특정 정수로 설정하고 싶습니다. 예를 들어 날씨 및 가격 변수의 계수를 각각 647과 15로하고 싶습니다. 표준 수식을 사용하여 lm 함수를 사용하고 있습니다. 내가 찾은 가장 가까운 것들은 glm 내의 offset 함수 또는 systemfit 내의 restrict.rhs입니다. 나는 또한 계