lm

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按行执行许多回归

我有一个矩阵（5,000 x 5,000），这是我的因变量随着时间的推移，我有几个自变量矩阵随着时间的推移，在相同的格式。这两个矩阵不时包含NA，所以这些必须通过na.exclude来照顾。 我做了一些样本数据来说明我的问题： y <- matrix(rnorm(25000),5000,5000) x1 <- matrix(rnorm(25000),5000,5000) x2 <- matri

r performance lm 2017-01-02

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获取所有型号的飞跃regsubsets

我使用regsubsets来搜索模型。是否可以从参数选择列表中自动创建所有lm？ library(leaps) leaps<-regsubsets(y ~ x1 + x2 + x3, data, nbest=1, method="exhaustive") summary(leaps)$which (Intercept) x1 x2 x3

r regression linear-regression lm 2016-12-06

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最小二乘回归系数非线性函数的标准误和置信区间

我在R中运行OLS回归，从中得到一对系数。以下是部分代码： Attacks <- Treat.Terr.Dataset$Attacks[2:30] Attackslag <- Treat.Terr.Dataset$Attacks[1:29] TreatmentEffect <- Treat.Terr.Dataset$TreatmentEffect[2:30] TreatmentEffectl

r regression linear-regression lm coefficients 2016-12-22

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当预测图使用`matlines`时，如何更改置信区间线的颜色？

我正在绘制对数回归的最佳拟合线以及该线周围的置信区间。我使用的代码工作得很好，除了我宁愿置信区间都是“灰色”（而不是默认的“红色”和“绿色”）。不幸的是，我没有看到指定颜色更改时将它们隔离的方法。我想 为回归线：lty = 1, col = "black"; 置信区间有：lty=2, col = "gray"。 我该如何做到这一点？我的代码是何许： R6cl <- lm(log(R6$y) ~ R

r plot regression linear-regression lm 2016-11-26

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错误多项式回归使用预测中的R

我有两列的数据帧 var_1<-seq(1:252) var_2<-runif(1:252)*1000 my_new_df<-data.frame(var_1,var_2) names(my_new_df)<-c("Time_values","Count") train_poly_data<-my_new_df[1:150,c("Time_values","Count")] # tra

r lm 2016-11-28

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系数表在秩不足时没有NA行;如何插入它们？

library(lmPerm) x <- lmp(formula = a ~ b * c + d + e, data = df, perm = "Prob") summary(x) # truncated output, I can see `NA` rows here! #Coefficients: (1 not defined because of singularities) #

r regression permutation linear-regression lm 2016-11-28

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提取模型摘要并将它们存储为一个新列

我是purrr模式的新手，并且一直在努力。 以下几个来源，我设法嵌套数据框，在嵌套数据上运行线性模型，从每个lm中提取一些系数，并为每个lm生成一个摘要。我想要做的最后一件事是从摘要中提取“r.squared”（我认为这将是我试图实现的最简单的部分），但无论出于何种原因，我无法获得语法对。 这里是什么，我有一个MWE的作品： library(purrr) library(dplyr) libr

r dplyr lm summary purrr 2016-12-02

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lm in R - 用于表示连续值预测变量的表面上的分类值

我是R的新手，对lm()函数有疑问。我有一个柱Ratings其范围内的连续的属性0到5当我调用lm()命令为： lm(some_overall_rating ~ Rating, data = Ratings) 我得到的输出等： 我的问题是为什么我有这么多系数？我理想地为ratings$rating专栏寻找一个合作效率。

r regression lm 2016-12-13

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如何在不同颜色的多级分析中显示不同的级别

我是多级分析的初学者，并尝试了解如何使用base-R的绘图函数做图。我理解下面的fit的输出，但我对可视化很感兴趣。 df只是一些简单的测试数据： t <- seq(0, 10, 1) df <- data.frame(t = t, y = 1.5+0.5*(-1)^t + (1.5+0.5*(-1)^t) * t, p1 = as.factor(rep(c("p

r plot lm 2016-12-14

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使用受限三次样条的新数据的预测值

我有一些数据是使用受限三次样条建模的。我在rms包中使用rcs转换函数来生成线性模型的转换变量。这是一个使用5节的例子。 library('rms') my_df <- data.frame( y = -4 * -100:100 + -1.5 * (-100:100)**2 + 3 * (-100:100)**3 + rnorm(201, 0, 1e5), x = -100:

r lm rms 2016-12-21

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