的R - 調整平方根函數流明

我要調整這樣的功能：的R - 調整平方根函數流明

fit4 = lm(mut ~ ent + score + wt + I(ent^2) + I(score^2) +I(wt^2))

當我summary(fit4)我得到：

Coefficients:     
          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)    -1.779381 0.086256 -20.629 <2e-16 
ent      2.724036 0.072543 37.550 <2e-16 
score      0.473230 0.009450 50.077 <2e-16 
wt      -0.464216 0.031141 -14.907 <2e-16 
I(ent^2)     -0.473427 0.018814 -25.164 <2e-16 
I(score^2)    0.030187 0.004851 6.222 5e-10 
I(wt^2)     0.043386 0.004609 9.413 <2e-16 
---

現在我想得一樣，但是執行上述功能的根均方誤差：SQRT（ENT +得分+重量+ I（ENT^2）+ I（評分^ 2）+ I（重量^ 2）），但是當我簡單地添加「SQRT（）」，總結返回類似：

    Estimate 
(Intercept)   1.066025                              
I(sqrt(ent + score + wt + I(ent^2) + I(score^2) + I(wt^2))) -0.24028

（和同爲標準誤，t值等）

如何添加「平方根」或「記錄」，並且仍然獲得用於函數的每個元素的值？

來源

2014-02-17 PGreen

你必須給函數induvidually適用於所有的人。所以

fit4 = lm(mut ~ log(ent) + log(score) + log(wt) + 
       log(I(ent^2)) + log(I(score^2)) +log(I(wt^2)))

會做所需

原因：

log(ent + score + wt + I(ent^2) + I(score^2) +I(wt^2))

被解釋爲一個單一的迴歸。因此與r很喜歡的lm(mut~x)其中x=log(...)，而不是

x=log(ent) + ... + log(I(wt^2))

來源

2014-02-17 11:34:07 Rentrop

雖然matematically來講它是不一樣的，對不對？ sqrt（a + b + c）不是sqrt（a）+ sqrt（b）+ sqrt（c）。後來我認爲做y^2〜a + b + c就相當於y〜sqrt（a + b + c），不是嗎？謝謝 – PGreen

'sqrt（a + b + c）'不是！ 'sqrt（a）+ sqrt（b）+ sqrt（c）'這就對了。（SQRT（2 + 2）= 2！= 1.4 + 1.4） 'Y 1 2〜A + B + C'也是不等同（在等效數學SENCE）爲'Y〜SQRT（A + B + C ）'因爲'sqrt'總是有兩個solutins加號和減號。例如y = 2和y = -2是y = sqrt（2 + 2）的解。但在大多數情況下，服用y^2是可以的。 – Rentrop

謝謝@ Floo0。因此，是否有一種方法可以做sqrt（a + b + c）而不是被解釋爲單個迴歸器？ – PGreen

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