lm

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    将边界条件添加到线性回归模型

    是否可以将边界条件添加到R中的lm()模型？ weight <- data.frame(mass = c(0.02, 0, 0.3, 0.05, 0.006, 0.01), size = c(0.5, 0.001, 0.1, 0.2, 0.06, 0.02), density = c(1, 0, 0.05, 0.012, 0.1, 0.01)) t <- lm(mass ~ size + de
    r lm 2017-05-10

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    在“lm”中使用“子集”时出现'可变长度不同'错误

    第一天使用R，很抱歉如果这个问题很明显。 我试图用因子变量和数值变量运行回归。 Diet是从1-10开始的因子变量。我制作了一个新的因子变量Diet.Factor。 Source是另一个因素变量，可以是A或B 我想运行一个线性回归用于Weight用于当Source==A基于Diet.Factor。 现在， lm(Weight~Diet.Factor,data=labdata) 工作正常，但 l
    r regression subset linear-regression lm 2017-05-20

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    区分lm对象和rlm对象

    我想区分一个LM对象和一个RLM（强大的LM来自MASS），因为根据哪种类型的回归是我想要执行的一件事或另一件事。因此，fitList可以是lm或rlm模型，它们是列表中所有元素的相同类型。 fitList几个普通的线性模型的列表： fitList[[1]]$call Output: lm(formula = frmla, data = xList[[i]]) 而在第二种情况下，fitLis
    r regression lm 2017-04-13

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    R - 分析连续变量的分类变量的影响

    我试图分析R中的数据集，其中我有一段时间的项目销售额，我想了解分类变量对销售数量的影响。 library("data.table") qty <- c(100,10000,100,200,150,9000) flavour <- c("Mint","Herb","Mint","Mint","Herb","Fruit") category <- c("Multiple","Multiple"
    r statistics regression lm categorical-data 2017-04-13

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    R的lm显示奇怪的行为与订购的因素

    当我插入一个订购的因素到lm函数的结果是意想不到的（对我来说）。 当然有这个一个很好的解释... # Generate some data # parameters n = 20L set.seed(11L) # Ordered factor t <- factor(sample(c(1L, 2L), size = n, replace = TRUE), label = c
    r lm 2017-04-14

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    r lm矢量化控制变量

    我经常必须编写一个长方程，其中控制变量不会改变。 例如，hp是我的兴趣（x）模型和vs + am + gear + carb之间的变化而变化是我控制 lm(disp ~ hp + vs + am + gear + carb, mtcars) 然后我x是drat然后wt但我的控制是相同的。 lm(disp ~ drat + vs + am + gear + carb, mtcars) lm(d
    r lm 2017-04-18

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    查找流明对象R

    预测我有一个线性模型中的R x <- lm(dist ~ poly(speed, degree=2), data = cars) ，并想找出， a）在汽车的变量作为模型的预测。这里：“速度” b）如何在模型对象中访问它们。这里：4 4 7 7 8 9 10 ... model.frame包含已转换的术语，并没有帮助。 lm对象包含数据，因为expand.model.frame（x，〜speed
    r object lm 2017-04-22

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    如何计算平滑曲线的斜率中的R

    我有以下数据： 我绘制该数据的点，然后使用下面的代码平滑它在图上： scatter.smooth(x=1:length(Ticker$ROIC[!is.na(Ticker$ROIC)]), y=Ticker$ROIC[!is.na(Ticker$ROIC)],col = "#AAAAAA", ylab = "ROIC Values", xlab = "Quarters sinc
    r scatter-plot lm smoothing trendline 2017-04-25

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    R中的递归回归（提取残差）

    对于不同的问题，这个过程用于X对Y的递归回归，开始于前20个观察值，并且一次增加一个观察值的回归窗口，直到覆盖满样品，建议： X1 <- runif(50, 0, 1) X2 <- runif(50, 0, 10) Y <- runif(50, 0, 1) df <- data.frame(X1,X2,Y) rolling_lms <- lapply(seq(20,nrow(df
    r recursion regression lm 2017-05-05

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    R问题：执行LM然后boxcox找到正确的lambda值

    我有一个data.frame中的气候数据的数据集（列是测量站，行表示测量的时间），我试图在Yeo-Johnson变换中找到合适的lambda值以限制主成分分析中的偏态影响。 显然，第一步是获取登录可能性找到最好的λ：我用以下，其中i是列索引： getYeoJohsnonLambda <- function(myClimateData,cols,lambda_min, lambda_max,eps)
    r indexing lm 2017-05-08
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