lm

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提取回歸係數值

我有一些調查藥物利用率的時間序列數據的迴歸模型。其目的是，以適應花的時間序列，並制定出95％CI等模型去如下： id <- ts(1:length(drug$Date)) a1 <- ts(drug$Rate) a2 <- lag(a1-1) tg <- ts.union(a1,id,a2) mg <-lm (a1~a2+bs(id,df=df1),data=tg) 的mg摘要輸出是：

r regression lm 2011-07-05

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從實際模型點到R點的降線

昨天我worked up an example of普通最小二乘（OLS）與主成分分析（PCA）之間的差異。爲了說明這個例子，我想通過OLS和PCA來顯示最小化的錯誤，所以我繪製了實際值，預測線，然後手動（使用GIMP）繪製了一條下拉線來說明幾個誤差項。我如何編寫R中錯誤行的創建？下面是我用我的例子代碼： set.seed(2) x <- 1:100 y <- 20 + 3 * x e <

r graphics lm 2010-09-17

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如何簡潔地從數據框中編寫包含多個變量的公式？

假設我有一個響應變量和含有三個協變量數據（作爲一個玩具爲例）： y = c(1,4,6) d = data.frame(x1 = c(4,-1,3), x2 = c(3,9,8), x3 = c(4,-4,-2)) 欲擬合線性迴歸到數據： fit = lm(y ~ d$x1 + d$x2 + d$y2) 有一種方法寫公式，以便我不必寫出每個個體的協變量？例如，像 fit = lm(y ~

r dataframe glm lm 2011-03-09

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多變量回歸

我有兩個依賴於兩個變量和彼此依賴，這可以在R（必須！）模擬，但我不知道如何，任何人提示？ 在明確的條款： 我想我的數據有以下型號Model：分別coef2出現在兩個行 兮，易建聯是輸入和輸出數據 ： Y1=X1*coef1+X2*coef2 Y2=X1*coef2+X2*coef3 注 我到目前爲止： lm(Y1~X1+X2,mydata) 現在我該如何添加該模型的第二行包括交叉依賴性？

r model regression linear-regression lm 2010-12-17

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修改LM或黃土功能GGPLOT2的geom_smooth

中使用它，我需要修改lm（或最終loess）功能，這樣我就可以在GGPLOT2的geom_smooth（或stat_smooth）使用它。 例如，這是多麼stat_smooth正常使用： > qplot(data=diamonds, carat, price, facets=~clarity) + stat_smooth(method='lm')` 我想自定義一個lm2功能stat_smoot

r ggplot2 lm 2010-03-03

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