線性迴歸與R中

已知的固定截距我想用在R的LM（）函數來計算的線性迴歸此外，我想獲得的迴歸，其中I明確地得到截距lm()的斜率。線性迴歸與R中

我發現一個例子在互聯網上，我試圖讀取R-幫助「？LM」（不幸的是，我無法理解），但我沒有成功。誰能告訴我我的錯誤在哪裏？

lin <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2)) 
plot (lin$x, lin$y) 

regImp = lm(formula = lin$x ~ lin$y) 
abline(regImp, col="blue") 

# Does not work: 
# Use 1 as intercept 
explicitIntercept = rep(1, length(lin$x)) 
regExp = lm(formula = lin$x ~ lin$y + explicitIntercept) 
abline(regExp, col="green")

Thanls爲您提供幫助。

來源

2011-09-07 R_User

你可以減去因變量明確的攔截，然後適應自由截距模型：

> intercept <- 1.0 
> fit <- lm(I(x - intercept) ~ 0 + y, lin) 
> summary(fit)

的0 +通過lm抑制攔截的配件。

編輯繪製適合，使用

> abline(intercept, coef(fit))

附：在模型中的變量看以錯誤的方式：它通常是y ~ x，不x ~ y（即因變量應該在左邊和右邊的迴歸（S））。

來源

2011-09-07 11:44:12 NPE

或'I（X - 1.0）〜Y型1' surpresses截距的嵌合爲好。 –

@Joris Meys：是的。我相信這兩種方式是同義詞。我選擇了另一種避免有兩個'-1'項的方法，並且必須解釋哪個是哪個。 – NPE

但是，當我繪製迴歸曲線abline（regExp，col =「green」）時，它不會經過1.我還沒有弄清楚如何從輸出中提取斜率（和/或截距）。對於我來說，似乎你總是必須知道係數數組中值的位置，而不是提取（並且希望該位置是正確的）。那麼，下面的代碼是繪製正確迴歸曲線的「黃金方式」嗎？ 'abline（B = COEF（正則表達式）[1]中，a = explicitIntercept，COL = 「綠色」）' –

我看到你用我（）接受的解決辦法。我原以爲偏移（）的解決方案會更明顯，但口味也不盡相同，並通過膠印解決方案的工作後，我可以理解）的我的經濟（溶液：

with(lin, plot(y,x)) 
lm_shift_up <- lm(x ~ y +0 + 
         offset(rep(1, nrow(lin))), 
      data=lin) 
abline(1,coef(lm_shift_up))

來源

2011-09-07 13:25:54

我都用了偏移和我（）。因爲您可以設置攔截，所以我還發現抵消更容易（如BondedDust）。

假定截距是10.

plot (lin$x, lin$y) fit <-lm(lin$y~0 +lin$x,offset=rep(10,length(lin$x))) abline(fit,col="blue")

來源

2015-10-18 07:34:21

線性迴歸與R中

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