lm

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    scatterplot ggplot2中的斜率和截距問題

    我正在使用mtcars數據集（mpg ~ cyl）繪製迴歸線（線性）。我使用mpg和cyl運行了一個簡單的線性模型，並執行了一個總結。 線性模型摘要中的截距與圖形表示不匹配。 我很難理解發生了什麼。如果我使用R的基本繪圖函數來繪製散點圖，我會得到與ggplot2相同的結果。我改變了Y軸比例限制（0,40），但沒有取得任何成功。 這裏是我的代碼 data(mtcars) library(ggplo
    r ggplot2 lm 2013-03-14

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    如何用變量調用lm？

    鑑於以下功能： f <- function (x, y, data) { linm <- lm(y ~ x, data) summary(linm)$r.squared } 以下調用失敗： d <- data.frame(a = c(1, 2), b = c(3, 4), d = c(5, 6)) f('a', 'b', d) 由於lm顯然搜索欄x和y，而不是它們的
    r expression lm 2013-02-07

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    估算要替換的值不適用

    我有一個數據集，包含幾個時間序列，我想在這些時間序列內計算估計值以替換NA值。我熟悉ddply（）和LM（），但我有一點與這個麻煩.... 這裏是前5個站從一個數據幀 x <- read.table(text=" LOC YEAR JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC A 1980 0 0 0 8 104 NA 534 399 20
    r statistics plyr lm 2013-02-14

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    lm（y〜x * g）忽略g的一個值

    我試圖首次使用R. 在這種情況下，y是耗氧量，x是時間，g是最多由三個字母（NYF，IR，F，M或NF）表示的狀態。它會運行回退除了樓梯以外的每個狀態。 [注：我也試着用多個迴歸使用子集函數來完成此操作。當我使用 lm(O2~time,subset(data,Status=="NYF")) 它實際上並沒有堅持子集，並讓我對整個數據，而不管其狀態我進入設置一個迴歸。 如何根據status列中的代
    r subset linear-regression lm 2013-02-15

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    R當構建殘差的線性模型時，可變長度差異

    我正在研究一個問題，我想使用其他兩個線性模型的殘差來構建線性模型。我已經使用UN3數據集來顯示我的問題，因爲它容易將問題放在這裏，而不是使用我的實際數據集。 這裏是我的R代碼裏面： head(UN3) m1.lgFert.purban <- lm(log(Fertility) ~ Purban, data=UN3) m2.lgPPgdp.purban <- lm(log(PPgdp) ~ Pu
    r linear-regression lm 2013-02-17

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    是否有函數或包將模擬從lm（）返回的對象的預測？

    是否有一個單一的函數，類似於「runif」，「rnorm」等會產生線性模型的模擬預測？我可以自己編寫代碼，但代碼很難看，而且我認爲這是以前做過的事情。 slope = 1.5 intercept = 0 x = as.numeric(1:10) e = rnorm(10, mean=0, sd = 1) y = slope * x + intercept + e fit = lm(y ~
    r regression lm 2013-02-19

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    訪問和重用模型公式（R）

    我想自動執行以下過程。 適合使用step()的（lm/glm）模型。 提取物（1）中，例如，（X1 + X2）的結果模型中的變量作爲一個新的流明/ GLM（加上一些新變量）在Y~X1+X2 重新使用來自（1）的模型。 我明白模型公式可以使用model$call或model$terms其中「model」是模型從被訪問，例如 model <- lm(Y~X1+X2) 但我不管理，以適當的解壓縮和重
    r model glm lm 2013-02-25

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    爲什麼在分組的data.table中使用lm更新會丟失模型數據？

    好吧，這是一個奇怪的。我懷疑這是data.table裏面的一個錯誤，但是如果有人能解釋爲什麼會發生這種情況 - update究竟做了什麼？ 我在data.table中使用list(list())技巧來存儲擬合模型。當您爲不同的分組創建一個lm對象序列，然後創建這些模型的update時，所有模型的模型數據將變爲最後一個分組的模型數據。這似乎是一個參考掛在哪裏應該有一個副本，但我無法找到在哪裏，我不能
    r data.table lm 2013-02-26

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    R中的係數變量成員身份

    在使用正則表達式之前，我已經制定了一個非常冗長的解決方案，但我希望有一種更原始​​的方式來執行此操作。 給定一個模式，或許像 data(tips, package="reshape2") mod <- lm(tip ~ total_bill*sex + sex*day, tips) mod$coefficients 我要確定哪些係數去哪個變量在公式中。就像這樣： | Coefficient
    r names lm model.matrix 2013-03-06

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    運行lm具有多個響應和權重

    我必須將具有相同模型矩陣的線性模型擬合爲多個響應。通過將響應指定爲矩陣而不是矢量，可以很容易地在R中完成此操作。用這種方法計算速度非常快。 現在我還想給模型添加權重，以對應答案的準確性。因此，對於每個響應向量，我還需要不同的權重向量。但是，lm只允許將權重作爲向量而不是矩陣輸入。所以我無法批量輸入權重，需要分別運行lm。這樣計算會變得更慢。 有沒有辦法在批處理模式下運行這些類型的模型，而不會多次調
    r regression linear-regression lm mlm 2013-03-08
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