lm - 우수한 라이브러리

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정상 방정식을 풀면`lm '을 사용하면 다른 계수를 얻을 수 있습니까?

lm 및 일반 행렬 대수를 사용하여 간단한 회귀를 계산하고 싶습니다. 그러나 행렬 대수에서 얻은 회귀 계수는 lm을 사용하여 얻은 결과의 절반에 불과하므로 실마리가 없습니다. 여기에 코드를입니다 boot_example <- data.frame( x1 = c(1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), x2 = c(0L,

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클러스터 된 공분산 행렬을 사용하여 회귀 계수에 대한 선형 가설 검정을 수행하는 방법은 무엇입니까? <pre><code>data(mtcars) library(multcomp) lm1 <- lm(mpg ~ cyl + hp, data = mtcars) summary(glht(lm1, linfct = 'cyl + hp = 0')) </code></pre> 이의 합계의 값을 추정됩니다

내가 예를 들어 R.의 선형 회귀 후 계수의 선형 조합에 대한 추정치와 표준 오차를 계산에 관심이 있어요, 내가 회귀 테스트가 있다고 가정 계수는 cyl 및 hp이고, lm에 의해 생성 된 공분산 행렬에 기초한 표준 오차를 제공합니다. 하지만, 제 3의 변수에 내 표준 오차를 클러스터한다고 가정 : data(mtcars) library(multcomp)

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`scatterplot3d` : 3D 산포도에 회귀 평면을 추가 할 수 없습니다.

R에 3D 산란 점을 만들고 회귀 평면을 추가하고 싶습니다. 나는 매우 유용 할 수있는 statmethods.net 웹 사이트의 코드를 살펴 보았다. 나는 내 자신의 데이터로 시험해 보았고 비행기는 나타나지 않았다. library(scatterplot3d) s3d <- scatterplot3d(Try$Visits, Try$Net.Spend, Try$Rad

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R 's coefplot의 계수가 감소합니까? <pre><code>data(tips, package = "reshape2") mod1 <- lm(tip ~ day + sex + smoker, data = tips) coefplot.glm(mod2, decreasing = TRUE) </code></pre> 계수가 내림차순으로하지 않습니다 : <code>library(coefplot)</code>에서

coefplot는 계수 순서 내림차순으로 그려해야하지만 장난감 예제를 실행하면 TRUE하는 설정 변수 decreasing있다 . 무엇이 누락 되었습니까? 편집 내가 누락되었으므로 sort = "magnitude"입니다. 그러나,이 multiplot 작동하지 않습니다 : 당신은 sort = "magnitude"를 설정해야 data(tips, package =

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변수 이름없이 lm 회귀 계수를 선택하는 방법은 무엇입니까?

이것은 아주 기본적인 질문이 될 것입니다,하지만 난 입력 할 때 : reg = lm(y ~ x) # then call reg, reg reg$coefficients 을 나는 두 개의 회귀 매개 변수 추정치를 얻을. 하지만 "(요격)"과 "Elapsed_Time"이 붙어 있지 않은 상태에서 그들을 골라 내고 싶습니다.

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매번 데이터의 임의의 부분 집합을 사용하여 회귀를 복제하고 회귀 계수의 분포를 확인 하시겠습니까?

나는 자동차의 가격, 브랜드, 마일리지 등으로 구성된 데이터 세트를 가지고 일하고있다. 내 회귀 분석을 2,000 회 반복하여 가격에 대한 내 독립 변수 회귀 (회귀)에 대한 계수를 원한다. 그리고 각 회귀에 대한 300 회의 관측을 샘플링하여. model <- lm(price ~ mileage, data = dat) 내가 for (i in 1:2000

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`aov`와`lm`에 의해 반환되는 "효과"는 무엇입니까?

$coefficients과 $effects의 차이점을 aov 출력에 묻고 싶습니다. 여기서 f1 요소와 상호 작용 f1 * f2은 중요합니다. 나는 응답에 그 요인의 효과를 해석하고 싶습니다. 나는 $effects이 내가 필요한 것이라고 생각했습니다. 다음의 간단한 다음 데이터 세트를 생각해 봅시다. f1 <- c(1,1,0,0,1,1,0,0) f2 <-

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디렉토리의 여러 파일에 대한 선형 모델 루핑

26 개의 .csv 파일이있는 폴더가 있습니다. 각 파일에는 헤더가 DO2 및 Time_min 인 두 개의 열이 있으며 모두 300 개 이상의 행이 있습니다. 나는, x=Time_min 및 y=DO2와 산점도을 각각의 선형 모델을하기 위해선, 26 개 각 모델에 대한 coefficient 및 R^2를 가지고 테이블에 넣어합니다. 이것은 코드가 작성한대로 작

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지금 내가 다른 값으로 분포 멀티 플롯을 그릴 면을 사용하고 R

여러 플롯에 다른 선형 회귀선의 기울기를 계산하고 음모를 해당 각 회귀 라인의 기울기를 찾는 방법 . (https://drive.google.com/file/d/0B_biBFUMCaA2SGlFc2I0OTd3djA/view?usp=sharing) 내가 여러 플롯 그릴 다음 R 코드를 사용하여 전체 파일에 대한 링크는 다음과 여기에 나의 데이터 세트의 형식은

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몬테카를로 추정치 I 온 ANOVA하는 순열 테스트를 수행하는 것을 시도하고

(Y 1 ..., Y N) 군 식별자 g을 가진 . 검정 통계량으로 (muhat j - muhat)^2를 검정 통계량으로 사용하고, muhat = (1/g)^2을 (g/1)) muhat j. ## data y <- c(6.59491, 6.564573, 6.696147, 6.321552, 6.588449, 6.853832, 6.370895, 6.44182