多变量回归

我有两个依赖于两个变量和彼此依赖，这可以在R（必须！）模拟，但我不知道如何，任何人提示？多变量回归

在明确的条款：

我想我的数据有以下型号Model：分别coef2出现在两个行兮，易建联是输入和输出数据

：

Y1=X1*coef1+X2*coef2 
Y2=X1*coef2+X2*coef3

注

我到目前为止：

lm(Y1~X1+X2,mydata)

现在我该如何添加该模型的第二行包括交叉依赖性？

非常感谢您的帮助！干杯，巴斯蒂安

来源

2010-12-17 Bastiaan

这个问题可能是适用于HTTP： //stats.stackexchange.com/您可能还想更改标题，因为多元回归似乎并不是您想要的：这只是“lm（cbind（Y1，Y2）〜X1 + X2，mydata）”，其中相当于分别进行两个回归而不会限制两个权重相等。你可能需要研究结构方程模型。软件包'sem'，'lavaan'和'OpenMx'会让你更进一步。你也可以看看http://cran.r-project.org/doc/contrib/Fox-Companion/appendix-sems.pdf – caracal 2010-12-17 22:04:33

当你在r-help中提出这个问题时，Y1和Y2是x和y投影距离取决于角度。从来没有弄清楚有多少测量值，分析中每个单元有哪些计数，或者分析师是否需要控制离中心的距离。如果你会包含更多的上下文，你可能会得到更好的答案。 – 2010-12-17 23:01:18

仅在2年后检查。我以为我只发布在R-Help中。无论如何，我的解决方案是远离R，或者宁可留在R中而不使用函数构建。有点令人失望，但它的工作。 – Bastiaan 2012-06-12 20:28:29

试试这个：

# sample data - true coefs are 2, 3, 4 
set.seed(123) 
n <- 35 
DF <- data.frame(X1 = 1, X2 = 1:n, X3 = (1:n)^2) 
DF <- transform(DF, Y1 = X1 * 2 + X2 * 3 + rnorm(n), 
      Y2 = X1 * 3 + X2 * 4 + rnorm(n)) 

# construct data frame for required model 
DF2 <- with(DF, data.frame(y = c(Y1, Y2), 
x1 = c(X1, 0*X1), 
x2 = c(X2, X1), 
x3 = c(0*X2, X2))) 

lm(y ~. - 1, DF2)

我们看到它，实际上，恢复的真实coefs 2，3，4：

> lm(y ~. - 1, DF2) 

Call: 
lm(formula = y ~ . - 1, data = DF2) 

Coefficients: 
    x1  x2  x3 
2.084 2.997 4.007

来源

2010-12-18 09:14:33

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