lm

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    針對一組數值的矩形表的線性迴歸

    我有一個有三個變量的矩形表：國家，年份和通貨膨脹。我已經擁有了所有可以描述的描述，現在我需要做一些分析，並且認爲我應該對目標國家進行一些線性迴歸。我最好的想法是創建一個名爲inflation.in.country.x的新變量，並在這個新列中循環遍歷x的通貨膨脹，但似乎有些不清楚的解決方案。 如何獲得矩形數據表的線性迴歸？結構是這樣的： > dat %>% str 'data.frame': 11
    r dplyr lm 2017-10-04

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    滾動軸承預測使用dplyr和rollapply

    我的第一個問題這裏:) 我的目標是：考慮到與預測的數據幀（每列一個預測器/行的觀察結果）使用LM擬合迴歸，然後預測使用滾動窗口使用上次觀察的值。 數據幀看起來像： > DfPredictor[1:40,] Y X1 X2 X3 X4 X5 1 3.2860 192.5115 2.1275 83381 11.4360 8.7440 2
    r dplyr lm predict rollapply 2017-10-11

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    在lm中循環每個因子r

    我有一個有多個因素的數據庫。我想迭代每個變量的每個因子的迴歸，但對於整個數據庫。例如： for (i in unique(db$Product)) { for (j in unique(db$Super)) { for (c in unique(db$Category)) { db$prueba <- lm(prueba ~ 0 + as.factor(Super)[j] *
    r loops for-loop lm dummy-variable 2017-10-12

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    在chol.default（K）獲取錯誤：訂單5領先的未成年人不正定與betareg

    我試圖使用，以適應betaregression模型betaregpackage對這些數據的betaregfunction： df <- data.frame(category=c("c1","c1","c1","c1","c1","c1","c2","c2","c2","c2","c2","c2","c3","c3","c3","c3","c3","c3","c4","c4","c4","c4",
    r regression lm beta 2017-10-13

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    在R中繪製擬合數據和原始數據，使用更高密度的x值進行擬合

    我試着在這裏搜索了一段時間，但是我沒有真正找到解決我的問題的方法。我想要一個簡單的方法來獲得擬合模型的方程，並將其與我的原始數據一起顯示。 這裏是到目前爲止的工作代碼： #the dataframe: library(ggplot2) df<-data.frame(x=c(0,3,5,7,9,14),y=c(1.7,25.4,185.5,303.9,255.9,0.0)) #fitting
    r ggplot2 lm 2017-10-14

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    從像素逐像素迴歸中提取殘差

    我試圖從迴歸運行中逐像素提取NDVI /降水柵格疊加中的殘差。當我用我的一小部分數據運行它時，我的腳本就可以工作。但是，當我嘗試運行整個研究區域時，我得到：「setValues（out，x）中的錯誤：值必須是數字，整數，邏輯或因子」 因爲我可以提取斜率和攔截。我只是不能提取殘差。 任何想法如何解決這個問題？ 這裏是我的腳本： setwd("F:/working folder/test") gim
    r raster lm 2017-10-17

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    LM（Y〜聚（X1，X2，X3，度= 2，原始= TRUE），數據）

    是 lm(y~poly(x1, x2,x3, degree=2, raw=TRUE), data) 等於 lm(y~x1 + x2 + x3 + x1*x2 + x1*x3 + x2*x3 + x1^2 + x2^2 + x3^2 , data) ？ 如果是，爲什麼我們需要設置raw=TRUE？
    r lm 2017-10-19

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    在數據幀上應用lm（）

    任何人都可以請解釋如果我們僅僅傳遞數據幀作爲參數，lm()的工作原理。例如，我正在運行lm(split(mtcars,mtcars$cyl)[[1]])。 lm如何解釋這個，輸出是什麼意思？ 謝謝。
    r lm 2017-10-20

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    編程使用「LM」功能tidyeval

    我想寫使用tidyeval（非標準評價）。採用基礎R NSE圍繞「LM」的功能，它的工作原理： lm_poly_raw <- function(df, y, x, degree = 1, ...){ lm_formula <- substitute(expr = y ~ poly(x, degree, raw = TRUE), env = list(y = su
    r lm tidyeval 2017-10-21

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    錯誤在數據幀* TMP *替換爲X的數據都有Ÿ

    我在R.初學者這是一個非常簡單的代碼，我正在努力挽救殘差項： # Create variables for child's EA: dat$cldeacdi <- rowMeans(dat[,c('cdcresp', 'cdcinv')],na.rm=T) dat$cldeacu <- rowMeans(dat[,c('cucresp', 'cucinv')],na.rm=T) # Cr
    r regression lm 2017-11-10
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