lm

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    针对一组数值的矩形表的线性回归

    我有一个有三个变量的矩形表：国家，年份和通货膨胀。我已经拥有了所有可以描述的描述，现在我需要做一些分析，并且认为我应该对目标国家进行一些线性回归。我最好的想法是创建一个名为inflation.in.country.x的新变量，并在这个新列中循环遍历x的通货膨胀，但似乎有些不清楚的解决方案。 如何获得矩形数据表的线性回归？结构是这样的： > dat %>% str 'data.frame': 11
    r dplyr lm 2017-10-04

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    滚动轴承预测使用dplyr和rollapply

    我的第一个问题这里:) 我的目标是：考虑到与预测的数据帧（每列一个预测器/行的观察结果）使用LM拟合回归，然后预测使用滚动窗口使用上次观察的值。 数据帧看起来像： > DfPredictor[1:40,] Y X1 X2 X3 X4 X5 1 3.2860 192.5115 2.1275 83381 11.4360 8.7440 2
    r dplyr lm predict rollapply 2017-10-11

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    在lm中循环每个因子r

    我有一个有多个因素的数据库。我想迭代每个变量的每个因子的回归，但对于整个数据库。例如： for (i in unique(db$Product)) { for (j in unique(db$Super)) { for (c in unique(db$Category)) { db$prueba <- lm(prueba ~ 0 + as.factor(Super)[j] *
    r loops for-loop lm dummy-variable 2017-10-12

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    在chol.default（K）获取错误：订单5领先的未成年人不正定与betareg

    我试图使用，以适应betaregression模型betaregpackage对这些数据的betaregfunction： df <- data.frame(category=c("c1","c1","c1","c1","c1","c1","c2","c2","c2","c2","c2","c2","c3","c3","c3","c3","c3","c3","c4","c4","c4","c4",
    r regression lm beta 2017-10-13

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    在R中绘制拟合数据和原始数据，使用更高密度的x值进行拟合

    我试着在这里搜索了一段时间，但是我没有真正找到解决我的问题的方法。我想要一个简单的方法来获得拟合模型的方程，并将其与我的原始数据一起显示。 这里是到目前为止的工作代码： #the dataframe: library(ggplot2) df<-data.frame(x=c(0,3,5,7,9,14),y=c(1.7,25.4,185.5,303.9,255.9,0.0)) #fitting
    r ggplot2 lm 2017-10-14

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    从像素逐像素回归中提取残差

    我试图从回归运行中逐像素提取NDVI /降水栅格叠加中的残差。当我用我的一小部分数据运行它时，我的脚本就可以工作。但是，当我尝试运行整个研究区域时，我得到：“setValues（out，x）中的错误：值必须是数字，整数，逻辑或因子” 因为我可以提取斜率和拦截。我只是不能提取残差。 任何想法如何解决这个问题？ 这里是我的脚本： setwd("F:/working folder/test") gim
    r raster lm 2017-10-17

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    LM（Y〜聚（X1，X2，X3，度= 2，原始= TRUE），数据）

    是 lm(y~poly(x1, x2,x3, degree=2, raw=TRUE), data) 等于 lm(y~x1 + x2 + x3 + x1*x2 + x1*x3 + x2*x3 + x1^2 + x2^2 + x3^2 , data) ？ 如果是，为什么我们需要设置raw=TRUE？
    r lm 2017-10-19

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    在数据帧上应用lm（）

    任何人都可以请解释如果我们仅仅传递数据帧作为参数，lm()的工作原理。例如，我正在运行lm(split(mtcars,mtcars$cyl)[[1]])。 lm如何解释这个，输出是什么意思？ 谢谢。
    r lm 2017-10-20

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    编程使用“LM”功能tidyeval

    我想写使用tidyeval（非标准评价）。采用基础R NSE围绕“LM”的功能，它的工作原理： lm_poly_raw <- function(df, y, x, degree = 1, ...){ lm_formula <- substitute(expr = y ~ poly(x, degree, raw = TRUE), env = list(y = su
    r lm tidyeval 2017-10-21

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    错误在数据帧* TMP *替换为X的数据都有Ÿ

    我在R.初学者这是一个非常简单的代码，我正在努力挽救残差项： # Create variables for child's EA: dat$cldeacdi <- rowMeans(dat[,c('cdcresp', 'cdcinv')],na.rm=T) dat$cldeacu <- rowMeans(dat[,c('cucresp', 'cucinv')],na.rm=T) # Cr
    r regression lm 2017-11-10
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