來自R的多元線性迴歸和MSE

有一個數據集（在這裏找到 - https://netfiles.umn.edu/users/nacht001/www/nachtsheim/Kutner/Appendix%20C%20Data%20Sets/APPENC01.txt），我已經做了一些R編碼的線性迴歸。在附加的數據集中，列沒有標記。我必須標記數據集的列並將其保存爲csv，我道歉我不能在這裏得到...但我使用的列是列3（年齡）列4（感染）列5（culratio）列10（人口普查）和第12欄（服務），第9欄（區域）。我給數據集醫院命名。來自R的多元線性迴歸和MSE

我應該「對於每個地理區域，使用一階迴歸模型對照預測變量age，culratio，普查，服務的感染風險（Y），然後我需要找到每個區域的MSE。是我的代碼。

NE<- subset(hospital, region=="1") 
NC<- subset(hospital, region=="2") 
S<- subset(hospital, region=="3") 
W<- subset(hospital, region=="4")

然後做一階線性迴歸模型，我使用的基本代碼爲每個

NE.Model<- lm(NE$infection~ NE$age + NE$culratio + NE$census + NE$service) 
summary(NE.Model)

，我可以得到調整後的R平方值，但我該怎麼辦從這個輸出中找到MSE？

來源

2014-10-30 hk47

'mean（NE.Model $ residuals^2）'should be working。 – Gregor 2014-10-30 06:08:36

將我的評論移至答案。「錯誤」或「殘差」是模型對象NE.Model$residuals的一部分，因此獲取均方誤差就像這樣簡單：mean(NE.Model$residuals^2)。

就像一個說明一樣，您可以通過在模型中擬合region固定效應項，然後計算每個殘差子集的MSE，以較少的步驟完成此操作。相同的區別，真的。

來源

2014-10-30 06:11:02 Gregor

非常感謝..我還有一個問題，但我現在無法發佈它，因爲我剛發佈了這一個。在這種情況下，我如何找到兩個變量之間關係的98％置信區間？我的代碼是g < - lm（hospital $ infection〜hospital $ medschool）預測（g，interval =「confidence」，level = .98）但是它返回的結果太多了，我怎麼得到一個區間？ – hk47 2014-10-30 06:20:51

@ hk47我喜歡''arm'包的'se.coef'功能，它可以提取係數的標準誤差。所以你的CI的寬度是'se.coef（NE.Model）'乘以你想要的任何阿爾法等級，例如'qnorm（0.975）'爲95％或'qnorm（0.99）'爲98％。 – Gregor 2014-10-30 18:24:07

來自R的多元線性迴歸和MSE

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