lm

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    將一個或多個係數設置爲特定整數

    我正在使用標準lm模型，並且想要將一個或多個變量的係數設置爲特定的整數。 例如，我希望我的天氣係數和價格變量分別爲647和15。 我正在使用具有標準公式的lm函數。 到目前爲止，我發現的最接近的東西是glm中的offset函數或systemfit中的restrict.rhs。 我也研究過從它們的係數集中減去這些變量的總貢獻，但這不是非常可擴展的。 我知道所有設置係數的問題，但只是從探索的角度來看。
    r lm 2012-04-05

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    在一定範圍內繪製擬合線R

    使用R，我想繪製兩個變量之間的線性關係，但我希望擬合線只出現在數據範圍內。例如，如果我有以下代碼，我希望行只能以1:10的x和y值存在（使用默認參數，此行超出數據點範圍）。 x <- 1:10 y <- 1:10 plot(x,y) abline(lm(y~x))
    r plot lm par 2012-04-05

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    R - LM和R平方

    我一直在運行這個網站和其他人的問題，我只是想確保我明白，我正確地做到這一點，然後我會想要一些建議來分析結果。 我是從n到n的二進制矩陣從Java到R（使用jri）出口，然後我想運行lm（）對0的期望向量。 這裏是導出功能用於獲取矩陣爲R REXP x = re.eval("selectionArray <- c()"); for (int j = 0; j < currentSelection
    java r statistics lm 2012-06-07

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    迴歸結果：默認顯示格式

    我使用lm（）函數在R中運行迴歸，並且無法管理以簡單格式顯示結果。我需要打印的p值向量： > summary(lm)$coef[,4] (Intercept) lun d1un 1.433706e-01 4.673723e-158 6.629044e-04 我怎麼可以重寫科學記數法，並得到合理的精度？我試過選項（scipen = 1000），但它顯示無窮的數字行，不知何故o
    r options lm 2012-06-10

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    爲什麼lm內存不足，而矩陣乘法對係數工作正常？

    我試圖做固定效應與R.線性迴歸我的數據看起來像 dte yr id v1 v2 . . . . . . . . . . . . . . . 我再決定簡單地通過使yr一個因素做到這一點，使用lm： lm(v1 ~ factor(yr) + v2 - 1, data = df) 然而，這似乎耗盡內存。我在我的因素中有20個級別，而df是1400萬行，這需要大約2G
    r memory regression linear-regression lm 2012-04-26

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    LM配件的data.frame的多個子集

    我運行一些模擬，我想適合我的數據子集的線性模型： library(reshape2) library(plyr) all <- mutate(iris, mean_width = ave(Petal.Width, Petal.Length)) str(all) ## want to minimise sum(|y*polynomial(x) - z|^2) for each id #
    r plyr lm reshape2 2012-06-18

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    R：從LM對象

    輸出標準錯誤，我們從得到一個LM對象，並要提取標準錯誤 lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z) 我知道函數摘要，名稱和係數。 但是，摘要似乎是手動訪問標準錯誤的唯一方法。 你有什麼想法我只能輸出se？ 謝謝！
    r regression lm standard-error 2012-06-19

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    在R線性模型中，僅爲相互作用係數獲得p值

    如果我在R中有一個線性模型的彙總表，我怎樣才能得到與相互作用估計值相關聯的p值，或者僅僅是羣組截取值等，而不必計算行號？ 例如，與這樣的模型如lm(y ~ x + group)與x如連續和group作爲分類，對於lm對象彙總表具有用於估算值： 截距 X，所有的斜率組 5組內差異從整體截距 5組內差異總體斜率。 我想找出一種方法，即使組數或模型公式發生變化，也可以將這些值作爲一組p值來獲得。也許有匯
    r lm 2012-06-27

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    迴歸分析還是Anova？

    我希望能成爲最清晰的人。 比方說，我有10個變量，其中，其中4代表我具有某種現象，我稱之爲Y. 其他6代表了我另一種現象，我稱之爲X. 這些變量中的每一個（數據集10）包含37個單位。這些單位只是我分析的調查對象（一項調查）。 由於所有的問題都是基於李克特量表，他們是定性的變量。對於所有這些人來說，這個比例從0到7，但是在缺少答案的地方有「-1」和「-2」值。因此，規模實際上從-2到7. 我想要做
    r statistics regression lm anova 2012-05-15

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    子集參數在lm（）函數中如何工作？

    我一直在試圖弄清楚R的lm()函數中的subset參數是如何工作的。尤其是follwoing代碼看起來可疑我： data(mtcars) summary(lm(mpg ~ wt, data=mtcars)) summary(lm(mpg ~ wt, cyl, data=mtcars)) 在迴歸具有32個觀察 dim(lm(mpg ~ wt, cyl ,data=mtcars)$model)
    r linear-regression lm 2012-07-04
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