lm

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    lm in R - 用於表示連續值預測變量的表面上的分類值

    我是R的新手，對lm()函數有疑問。我有一個柱Ratings其範圍內的連續的屬性0到5當我調用lm()命令爲： lm(some_overall_rating ~ Rating, data = Ratings) 我得到的輸出等： 我的問題是爲什麼我有這麼多係數？我理想地爲ratings$rating專欄尋找一個合作效率。
    r regression lm 2016-12-13

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    有沒有lm（。〜x，data）？我怎麼可以運行許多的Y流明公式

    我知道lm(y~. , data) 但我想了解一下相反的方向 如果我希望把多個y以LM功能，我應該怎麼辦呢？用於？循環？ 我期望的結果是越來越每個p值和Y的值的β只有一個X.
    r for-loop lm 2017-02-01

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    按行執行許多回歸

    我有一個矩陣（5,000 x 5,000），這是我的因變量隨着時間的推移，我有幾個自變量矩陣隨着時間的推移，在相同的格式。這兩個矩陣不時包含NA，所以這些必須通過na.exclude來照顧。 我做了一些樣本數據來說明我的問題： y <- matrix(rnorm(25000),5000,5000) x1 <- matrix(rnorm(25000),5000,5000) x2 <- matri
    r performance lm 2017-01-02

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    錯誤多項式迴歸使用預測中的R

    我有兩列的數據幀 var_1<-seq(1:252) var_2<-runif(1:252)*1000 my_new_df<-data.frame(var_1,var_2) names(my_new_df)<-c("Time_values","Count") train_poly_data<-my_new_df[1:150,c("Time_values","Count")] # tra
    r lm 2016-11-28

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    係數表在秩不足時沒有NA行;如何插入它們？

    library(lmPerm) x <- lmp(formula = a ~ b * c + d + e, data = df, perm = "Prob") summary(x) # truncated output, I can see `NA` rows here! #Coefficients: (1 not defined because of singularities) #
    r regression permutation linear-regression lm 2016-11-28

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    提取模型摘要並將它們存儲爲一個新列

    我是purrr模式的新手，並且一直在努力。 以下幾個來源，我設法嵌套數據框，在嵌套數據上運行線性模型，從每個lm中提取一些係數，併爲每個lm生成一個摘要。我想要做的最後一件事是從摘要中提取「r.squared」（我認爲這將是我試圖實現的最簡單的部分），但無論出於何種原因，我無法獲得語法對。 這裏是什麼，我有一個MWE的作品： library(purrr) library(dplyr) libr
    r dplyr lm summary purrr 2016-12-02

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    獲取所有型號的飛躍regsubsets

    我使用regsubsets來搜索模型。是否可以從參數選擇列表中自動創建所有lm？ library(leaps) leaps<-regsubsets(y ~ x1 + x2 + x3, data, nbest=1, method="exhaustive") summary(leaps)$which (Intercept) x1 x2 x3
    r regression linear-regression lm 2016-12-06

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    如何在不同顏色的多級分析中顯示不同的級別

    我是多級分析的初學者，並嘗試瞭解如何使用base-R的繪圖函數做圖。我理解下面的fit的輸出，但我對可視化很感興趣。 df只是一些簡單的測試數據： t <- seq(0, 10, 1) df <- data.frame(t = t, y = 1.5+0.5*(-1)^t + (1.5+0.5*(-1)^t) * t, p1 = as.factor(rep(c("p
    r plot lm 2016-12-14

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    使用受限三次樣條的新數據的預測值

    我有一些數據是使用受限三次樣條建模的。我在rms包中使用rcs轉換函數來生成線性模型的轉換變量。這是一個使用5節的例子。 library('rms') my_df <- data.frame( y = -4 * -100:100 + -1.5 * (-100:100)**2 + 3 * (-100:100)**3 + rnorm(201, 0, 1e5), x = -100:
    r lm rms 2016-12-21

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    最小二乘迴歸係數非線性函數的標準誤和置信區間

    我在R中運行OLS迴歸，從中得到一對係數。以下是部分代碼： Attacks <- Treat.Terr.Dataset$Attacks[2:30] Attackslag <- Treat.Terr.Dataset$Attacks[1:29] TreatmentEffect <- Treat.Terr.Dataset$TreatmentEffect[2:30] TreatmentEffectl
    r regression linear-regression lm coefficients 2016-12-22
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