lm

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    我是否需要使用分类变量进行回归的指标？

    总是说，我们需要为分类值创建预测变量以便进行回归。我做了一个测试，首先为一个五层分类变量创建一个1，2，3s的预测变量列。然后，我运行相同的模型，没有预测器列，但使用分类列本身。 总之，系数是不同的;然而，它们的相对重要性和对y值的影响是相同的。此外，在这两种情况下，R平方和p值数字完全相同。那么，我是否必须创建预测变量，或者R是否足够聪明以自动执行？ for(i in 1:74) {
    r statistics regression linear-regression lm 2017-04-02

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    如何在R中的stepAIC中自动知道所选变量？

    运行'stepAIC'后，我有以下结果。 fit1=lm(y~ x1+x2+x3+x4+x5) fit2=stepAIC(fit1) coef=fit2$coefficients >coef >intercept, x1, x3, x5 5 1, 3, 5 我有另一个预测向量z =（z1，...，z5）。因为它是for循环的一部分，我想使用'coef％*％z'自动计算预
    r regression linear-regression lm 2017-04-02

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    R：为每个类别构建单独的模型

    简短版本：如何为每个类别构建单独模型（不拆分数据）。 （我是新来的R） 龙版本：考虑以下合成数据 housetype,ht1,ht2,age,price O,0,1,1,1000 O,0,1,2,2000 O,0,1,3,3000 N,1,0,1,10000 N,1,0,2,20000 N,1,0,3,30000 我们可以模拟上述使用两个单独的模型 if(housetype=='o
    r regression linear-regression lm 2017-04-03

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    在线性模型R中包含NA

    我有一个关于如何在回归之后将NA值包含在向量中的问题。 这里是我的代码： m <- c(100, 108, 105, 120) n <- c(5, NA, 10, 8) b <- lm(n~m)$fitted.values # This returns: 1 3 4 6.961538 7.384615 8.653846 我需要列2被包括在内，无论是与零或NA，所以
    r na lm 2017-04-03

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    R - 将外推（lm）值添加到观察矩阵

    我想向R中的矩阵添加一组外推“观察值”。我知道如何使用普通编程技术来完成此操作（读取;一堆嵌套循环和函数），但我觉得这必须通过使用内置R函数以更简洁的方式实现。 下面的代码说明了这一点，并在它打破了 很多感谢您的帮助！ 随着亲切的问候 西尔 library(dplyr) # The idea is that i have a table of observations for e.g. x=5
    r matrix lm extrapolation 2017-04-04

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    两个因子变量之间具有相等约束的线性模型

    此问题与https://stats.stackexchange.com/questions/3143/linear-model-with-constraints有关，但情况略有不同。 我有一个简单的双因子线性模型，连续结果Y。 factor1具有〜350个分类值，并且factor2具有相同的〜350个分类。我想限制每个级别上的系数总和为零跨越这两个因素。 （这样做的原因是，factor1和fact
    r constraints lm categorical-data 2017-04-05

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    在R中改变重要性符号

    R具有确定统计显着性的某些显着性代码。例如，在下面的示例中，点号.表示10％级别的显着性（请参阅下面的示例输出）。 点很难看清，尤其是当我复制粘贴到Excel并以Times New Roman显示时。 我想改变它使得： * =在10％显著 ** = 5％显著 *** =显著在1％ 有什么办法可以做到这一点？ > y = c(1,2,3,4,5,6,7,8) > x = c(1,3,2,4,5,6
    r lm 2017-04-07

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    使用拟合模型预测Y值的X值

    我需要使用拟合模型来预测新值y的相应x值。 从一个新的x值预测y价值的通常情况下是通过使用predict功能简单，但我无法弄清楚如何做反向。 对于具有多个x解决方案的情况，我希望获得x值范围内的所有解决方案，即1-10。并且新的y将始终在用于拟合模型的y值的范围内。 查看下面的示例代码，我需要找到新的x值（new_x）。 x = seq(1:10) y = c(60,30,40,45,35,20
    r lm 2017-04-10

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    如何一次计算多个R系数？

    我有一个数据集（PAEscore），每列1672个条目（38个参与者，每个参与者44个观察值）。我想看看Fraction_Value与Subject_Fraction，并编写脚本的一部分，它将为我提供每个主题的R系数。在我加载的数据中，我有一个主题编号的列，一个分数值的列和一个主题分数的列。到目前为止，我有一个代码，会给我一个情节和R值对所有38名参加合并后的数据： fit1 <- lm(Frac
    r loops regression linear-regression lm 2017-04-10

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    为model.matrix中的部分因素设置对比度

    我有一个我想要拟合线性回归模型的实验设计。 这里的设计data.frame： design.df <- data.frame(batch=rep(c(1:3,1:3),4), species=rep(c(rep("mouse",3),rep("rat",3)),4), sex=rep(c(rep("M",12),rep("F",12))),
    r lm model.matrix 2017-04-12
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