已知的固定截距我想用在R的LM()函数来计算的线性回归此外,我想获得的回归,其中I明确地得到截距lm()
的斜率。线性回归与R中
我发现一个例子在互联网上,我试图读取R-帮助“?LM”(不幸的是,我无法理解),但我没有成功。谁能告诉我我的错误在哪里?
lin <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2))
plot (lin$x, lin$y)
regImp = lm(formula = lin$x ~ lin$y)
abline(regImp, col="blue")
# Does not work:
# Use 1 as intercept
explicitIntercept = rep(1, length(lin$x))
regExp = lm(formula = lin$x ~ lin$y + explicitIntercept)
abline(regExp, col="green")
Thanls为您提供帮助。
或'I(X - 1.0)〜Y型1' surpresses截距的嵌合为好。 –
@Joris Meys:是的。我相信这两种方式是同义词。我选择了另一种避免有两个'-1'项的方法,并且必须解释哪个是哪个。 – NPE
但是,当我绘制回归曲线abline(regExp,col =“green”)时,它不会经过1.我还没有弄清楚如何从输出中提取斜率(和/或截距)。对于我来说,似乎你总是必须知道系数数组中值的位置,而不是提取(并且希望该位置是正确的)。那么,下面的代码是绘制正确回归曲线的“黄金方式”吗? 'abline(B = COEF(正则表达式)[1]中,a = explicitIntercept,COL = “绿色”)' –