Tag: lm
Die lm-Funktion wird verwendet, um den fit-lineare Modelle in r. Es kann verwendet werden, um die Durchführung der regression, eine einzige Schicht Varianzanalyse und kovarianzanalyse.
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Ich bin mit dlply() ist eine benutzerdefinierte Funktion, die Durchschnittswerte hängen von lm() passt auf die Daten enthalten NA Werte, und ich bekomme die Fehlermeldung "Fehler in der lm.fit(x, y, offset = offset in der Einzahl.ok =
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Ich bin mit einem set von Punkten, die von (-5,5) zu (0,0) und (5,5) in einer "symmetrischen V-Form". Ich bin passend ein Modell mit lm() und die bs() - Funktion passt sich eine "V-Form" spline: lm(formula =
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Ich möchte die Steigung einer linearen regression fit für 1M separate Datensätze (1M * 50 Zeilen für Daten.Rahmen, oder 1M * 50 für array). Jetzt bin ich mit der lm() - Funktion, die dauert sehr lange (etwa
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Ich bin mit NeweyWest standard-Fehler zu korrigieren meine lm() /dynlm() Ausgabe. E. g.: fit1<-dynlm(depvar~covariate1+covariate2) coeftest(fit1,vcov=NeweyWest) Koeffizienten angezeigt werden die Weg-Id wie zu, aber leider verliere ich alle die regression output-Informationen wie R-Quadrat, F-Test etc. das wird angezeigt
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Ich würde gerne eine schöne Geschichte von Residuen, die ich von einem lm() Modell. Derzeit nutze ich plot(model$residuals), aber ich möchte etwas schöner. Wenn ich versuche, zeichnen Sie es mit ggplot, bekomme ich die Fehlermeldung: ggplot2 nicht
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Sagen, ich habe Daten.Rahmen a Benutze ich m.fit <- lm(col2 ~ col3 * col4, na.action = na.exclude) col2 hat einige NA Werte col3 und col4 haben Werte kleiner als 1. Ich immer Error in lm.fit(x, y, offset
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Bin ich der Analyse von Daten über reed-Felder. Variablen, die ich gemessen habe sind Wasser, Tiefe, Höhe reed, reed-Dichte, etc. Einige der Variablen sind abhängig, ich führte eine PCA, um diese zu reduzieren, Variablen zu 2 PCA-Achsen
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Arbeite ich an einem problem, wo ich bauen will ein lineares Modell mit Residuen von zwei anderen linearen Modellen. Ich habe verwendet, UN3 Datensatz zu zeigen, dass mein problem da es einfach das problem hier als mit
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Ich versuche aus der linearen regression mit R mit kategorischen Attributen und beobachten Sie, dass ich nicht bekommen, ein Koeffizient, der Wert für jedes der verschiedenen faktorstufen, die ich habe. Bitte siehe meinen code unten, habe ich
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Ich habe dieses Daten-set: x <- c(0, 40, 80, 120, 160, 200) y <- c(6.52, 5.10, 4.43, 3.99, 3.75, 3.60) Ich berechnet ein lineares Modell mit lm(): model <- lm(y ~ x) Will ich wissen, die vorhergesagten
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War ich versucht, zu automatisieren, ein Stück von meinem code, so dass die Programmierung weniger aufwendig. Im Grunde war ich versucht zu tun, eine schrittweise Selektion der Variablen mit fastbw() im rms Paket. Ich würde gerne weitergeben
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Erstellt habe ich zwei generalisierte lineare Modelle wie folgt: glm1 <-glm(Y ~ X1 + X2 + X3, family=binomial(link=logit)) glm2 <-glm(Y ~ X1 + X2, family=binomial(link=logit)) Dann benutze ich die anova Funktion: anova(glm2,glm1) bekomme aber eine Fehlermeldung: "Fehler
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arbeiten mit einem data-frame x Date Val 1/1/2012 7 2/1/2012 9 3/1/2012 20 4/1/2012 24 5/1/2012 50 a <- seq(as.Date(tail(x, 1)$Date), by="month", length=5) a <- data.frame(a) x.lm <- lm(x$Val ~ x$Date) x.pre<-predict(x.lm, newdata=a) Bin ich immer dieser
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Ich soll lineare regression mit der lm Funktion (Oder eine andere, falls es funktioniert). Meine abhängige variable ist ein Faktor genannt AccountStatus: 1:0 Tage im Rückstand, 2:30-60 Tage im Rückstand, 3:60-90 Tage im Rückstand und 4:90+ Tage
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Ich versuche, fügen Sie eine Einbauküche quadratische Kurve auf ein Grundstück. abline(lm(data~factor+I(factor^2))) Die regression, die angezeigt wird, ist linear und nicht quadratisch und ich bekomme diese Meldung: Nachricht d'avis : In abline(lm(Daten ~ Faktor + I(Faktor^2)), col
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Habe ich ein Beispiel-dataset unten. train<-data.frame(x1 = c(4,5,6,4,3,5), x2 = c(4,2,4,0,5,4), x3 = c(1,1,1,0,0,1), x4 = c(1,0,1,1,0,0), x5 = c(0,0,0,1,1,1)) Angenommen, ich möchte erstellen Sie separate Modelle für die Spalte x3, x4, x5 basierend auf Spalte x1
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Ich ein problem wenn ich mit lm zusammen mit Schleife. Ich will fit Regressionsgeraden mit jeweils vier Werte xx und yy. Hier ist mein code, >xx<-c(0 , 55, 146, 457, 643, 825,1008) >yy<-c(NA, 110, 132, 108, 124,
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Habe ich gelernt, um einen linearen fit mit einige Punkte anhand lm in mein R-Skript. So, das habe ich getan (was auch geklappt hat nett), und ausgedruckt Passform: lm(formula = y2 ~ x2) Residuals: 1 2 3
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Bin ich passend ein Modell, um den Faktor von Daten und voraussagen. Wenn die newdata im predict.lm() enthält einen einzigen Faktor-Ebene, ist unbekannt, das Modell, die alle von predict.lm() schlägt fehl und gibt einen Fehler zurück. Ist
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Lief ich eine regression: CopierDataRegression <- lm(V1~V2, data=CopierData1) und meine Aufgabe war die Erlangung eines 90% Konfidenzintervall für die mittlere Antwort gegeben V2=6 und 90% Vorhersage-Intervall wenn V2=6. Ich verwendete den folgenden code: X6 <- data.frame(V2=6) predict(CopierDataRegression,
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Ich weiß, es gibt einen kleinen Unterschied zwischen $sigma und das Konzept der root mean squared error. Also, ich Frage mich, was ist der einfachste Weg, um RMSE aus lm Funktion in R? res<-lm(randomData$price ~randomData$carat+ randomData$cut+randomData$color+ randomData$clarity+randomData$depth+
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Ich versuche zu laufen eine boxcox-transformation mit den folgenden code: urban1 <- subset(ski,urban <= 4,na.rm=TRUE) ski$gender <- as.numeric((as.character(ski$gender)),na.rm=TRUE) urban1 <- as.numeric((as.character(urban1))) x <- (ski$gender*urban1) y <- ski$EPSI. bc <- boxcox(y ~ x) (trans <- bc$x[which.max(bc$y)]) model3 <-
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Ich bin ein Anfänger in R. Hier ist ein sehr einfacher code, wo ich versuche zu speichern, die Restlaufzeit: # Create variables for child's EA: dat$cldeacdi <- rowMeans(dat[,c('cdcresp', 'cdcinv')],na.rm=T) dat$cldeacu <- rowMeans(dat[,c('cucresp', 'cucinv')],na.rm=T) # Create a residual
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Ich bin eine Klasse unter der R-und ich Schaffe es nicht, den professor, den code zu arbeiten. Ich bin versucht zu tun, eine einfache lineare Modell, und ich diesen code ausführen: ozone <- read.table( "http://www.ats.ucla.edu/stat/r/faq/ozone.csv", sep =
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Benutze ich R nur ein wenig und verwenden Sie niemals Daten-frames, wodurch das Verständnis der richtigen Nutzung der Vorhersagen schwierig. Ich habe meine Daten in einfachen Matrizen, data-frames, rufen Sie a und b, die N x p
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Ich versuche eine regression mit R. Ich habe den folgenden code mit kein problem in dem Import der CSV-Datei dat <- read.csv('http://pastebin.com/raw.php?i=EWsLjKNN',sep=";") dat # OK Works fine Regdata <- lm(Y~.,na.action=na.omit, data=dat) summary(Regdata) Jedoch, wenn ich versuche eine
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Aus irgendeinem Grund, wenn ich angeben glms (und lm ' s zu, es stellt sich heraus), R ist nicht die Vorhersage der fehlenden Werte der Daten. Hier ist ein Beispiel: y = round(runif(50)) y = c(y,rep(NA,50)) x
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Habe ich dieses Programm dens <- read.table('DensPiu.csv', header = FALSE) fl <- read.table('FluxPiu.csv', header = FALSE) mydata <- data.frame(c(dens),c(fl)) dat = subset(mydata, dens>=3.15) colnames(dat) <- c("x", "y") attach(dat) und ich wollen eine least-square regression auf die Daten
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Habe ich versucht herauszufinden, wie die subset argument in R lm() Funktion arbeitet. Vor allem der folgende code scheint zweifelhaft für mich: data(mtcars) summary(lm(mpg ~ wt, data=mtcars)) summary(lm(mpg ~ wt, cyl, data=mtcars)) In jedem Fall die regression
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Ich habe einen Vektor Y mit Zukunft gibt und einen Vektor X mit den aktuellen Renditen. Der Letzte Y-element ist NA, als die letzten aktuellen Rendite ist auch das Ende der verfügbaren Serie. X = { 0.1,
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Ich habe lm() passen multiple regression-Modelle, für mehrere (~1 Mio) response-Variablen in R. Eg. allModels <- lm(t(responseVariablesMatrix ~ modelMatrix) Diese gibt ein Objekt der Klasse "mlm", und das ist wie ein riesiges Objekt mit allen Modellen. Ich
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R, ich möchte plot eine lineare Beziehung zwischen zwei Variablen, aber ich würde gerne die Einbauküche Zeile vorhanden sein, nur im Bereich der Daten. Zum Beispiel, wenn ich den folgenden code, ich möchte, dass die Linie bestehen
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Bitte nicht mit mir! Ich freue mich über jeden der hilft ! Danke! Ich Probleme haben, zu wiederholen, tun re-sampling für 1000 mal. Ich habe versucht, mit replicate() zu tun, aber es funktioniert nicht. Gibt es eine
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Ist es möglich, eine schrittweise lineare Modell zu verwenden, das BIC-Kriterien eher als AIC? Ich versucht habe, diese aber trotzdem berechnet jeden Schritt mit Hilfe von AIC-Werte eher als BIC null = lm(data[,1] ~ 1) full =
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Habe ich ein paar Datenpunkte (x und y), die offenbar in einer logarithmischen Beziehung. > mydata x y 1 0 123 2 2 116 3 4 113 4 15 100 5 48 87 6 75 84 7
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Ich bin den Umgang mit einer unsymmetrischen design/Muster und ursprünglich gelernt aov(). Ich weiß jetzt, dass für meine ANOVA-tests, die ich verwenden müssen, die Typ III Summe der Quadrate, die umfasst die Verwendung Montage mit lm() anstatt
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Sondern so etwas wie lm(bp~height+age, data=mydata) möchte ich die Spalten angeben, indem Sie die Nummer, nicht den Namen. Versuchte ich lm(mydata[[1]]~mydata[[2]]+mydata[[3]]) aber das problem mit diesem ist, dass, im eingebauten Modell, die Koeffizienten benannt mydata[[2]]mydata[[3]] etc, während
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Möchte ich eine lineare regression in R mit der lm() Funktion. Meine Daten ist eine jährliche Zeitreihen mit einem Feld für das Jahr (22 Jahre) und eine weitere für den Staat (50 Staaten). Ich will fit eine
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Bin ich passend ein Modell, um den Faktor von Daten und voraussagen. Wenn die newdata im predict.lm() enthält einen einzigen Faktor-Ebene, ist unbekannt, das Modell, die alle von predict.lm() schlägt fehl und gibt einen Fehler zurück. Ist
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Möchte ich berechnen eine lineare regression mit der lm () - Funktion in R. Zusätzlich möchte ich, um die Steigung einer regression, wo ich explizit geben das abzufangen, um lm(). Fand ich ein Beispiel im internet, und
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Ich weiter oben geschrieben heute über einen Fehler, den ich war immer mit der predict Funktion. Ich war in der Lage zu bekommen, korrigiert, und ich dachte, ich auf dem richtigen Weg war. Habe ich eine Reihe
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Habe ich eine einfache Polynom-regression, die ich wie folgt attach(mtcars) fit <- lm(mpg ~ hp + I(hp^2)) Nun, ich plot wie folgt > plot(mpg~hp) > points(hp, fitted(fit), col='red', pch=20) Dieser gibt mir folgende Möchte ich verbinden Sie
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Habe ich ein Regressionsmodell für einige Zeitreihen die Daten der Untersuchung Droge Nutzung. Der Zweck ist, um zu passen ein spline zu einer Zeit-Serie und die Arbeit ist zu 95% CI usw. Das Modell geht wie folgt:
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Angenommen, ich habe eine Antwort-Variablen und-Daten mit drei kovariablen (wie ein Spielzeug Beispiel): y = c(1,4,6) d = data.frame(x1 = c(4,-1,3), x2 = c(3,9,8), x3 = c(4,-4,-2)) Will ich fit einer linearen regression, zu den Daten: fit
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Ich bin mit der lm auf eine Zeit-Serie, die funktioniert eigentlich Recht gut, und es ist super super schnell. Let ' s sagen, mein Modell ist: > formula <- y ~ x Trainiere ich diese auf einem
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Ich bin auf der Suche nach nur der Wert von B1(newx) lineare Modell-Koeffizienten, nicht die Namen. Ich möchte nur den Wert 0.5. Ich will nicht den Namen "newx". newx <- c(0.5,1.5.2.5) newy <- c(2,3,4) out <- lm(newy
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Meine Entschuldigung für die dumme Frage...aber ich kann nicht scheinen zu finden, eine einfache Lösung Möchte ich extrahieren Sie die standardisierten Koeffizienten aus einer Einbauküche lineare Modell (in R) es muss eine einfache Möglichkeit oder eine Funktion,
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War ich versucht, zu automatisieren, ein Stück von meinem code, so dass die Programmierung weniger aufwendig. Im Grunde war ich versucht zu tun, eine schrittweise Selektion der Variablen mit fastbw() im rms Paket. Ich würde gerne weitergeben
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Dieser R-code wirft eine Warnung # Fit regression model to each cluster y <- list() length(y) <- k vars <- list() length(vars) <- k f <- list() length(f) <- k for (i in 1:k) { vars[[i]] <-
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Wir haben ein lm-Objekt aus und extrahieren möchten, die standard-Fehler - lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z) Kenne ich die Funktion, Inhaltsangabe, Namen und Koeffizienten. Aber die Zusammenfassung scheint die einzige Möglichkeit zu sein, um Sie manuell den Zugriff auf die