lm

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    R中線性模型的變換變量

    在線性模型的公式定義中變換模型是否是一種很好的做法？ 例如： reg1 <- lm(log(Y) ~ X + Z + (W)^2, data = data) 當我只有W，X，Y，Z數據，而不是轉化變量？我沒有看到W^2列出，當我打電話給reg1摘要。
    r lm 2016-10-04

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    如何使用聚類協方差矩陣對迴歸係數進行線性假設檢驗？

    我對在R.線性迴歸例如後計算係數的線性組合的估計和標準誤差，假設我有迴歸和測試： data(mtcars) library(multcomp) lm1 <- lm(mpg ~ cyl + hp, data = mtcars) summary(glht(lm1, linfct = 'cyl + hp = 0')) 這將估計的總和的值cyl和hp上的係數，並基於由lm產生的協方差矩陣提供標準
    r regression linear-regression covariance lm 2016-10-19

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    `scatterplot3d`：不能將回歸平面添加到3D散點圖

    我已經在R中創建了3D散點圖並且想要添加回歸平面。我查看了statmethods.net網站的代碼，這些代碼可能非常有用，而且很有效。然後我用自己的數據嘗試過，飛機沒有出現。 library(scatterplot3d) s3d <- scatterplot3d(Try$Visits, Try$Net.Spend, Try$Radio, pch=16, highlight.3d = TRUE,
    r plot regression linear-regression lm 2016-10-19

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    評估迴歸

    串從這些字符串 data = "mtcars" y = "mpg" x = c("cyl","disp") ，我試圖執行一個線性模型。我試着像 epp=function(x) eval(parse(text=paste0(x,collapse="+"))) lm(data=epp(data),epp(y)~epp(x)) # Error in eval(expr, envir, en
    r eval lm evaluation expression-evaluation 2016-10-22

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    R的coefplot係數減少？

    coefplot從library(coefplot)具有可變decreasing其設置爲向TRUE係數應以降序 繪製但是當我運行一個玩具例如當： data(tips, package = "reshape2") mod1 <- lm(tip ~ day + sex + smoker, data = tips) coefplot.glm(mod2, decreasing = TRUE) 的系
    r regression linear-regression lm coefplot 2016-10-22

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    如何選擇不含變量名稱的LM迴歸係數？

    這將是一個非常基本的問題，但是當我鍵入： reg = lm(y ~ x) # then call reg, reg reg$coefficients 我得到兩個迴歸參數估計。但是我希望能夠在沒有得到「（攔截）」和「Elapsed_Time」的情況下將它們挑出來。
    r regression lm 2016-10-23

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    如何計算現在我使用<strong>面</strong>用i的不同值來繪製分佈的多情節上多條曲線不同的線性迴歸線的R中

    斜率和找到每個迴歸線的斜率對應情節。 我的數據集的格式如下：這裏是鏈接到整個文件（https://drive.google.com/file/d/0B_biBFUMCaA2SGlFc2I0OTd3djA/view?usp=sharing） 我用下列R-代碼繪製多個情節： bound = read.csv("strength_distribution") sp <- ggplot(bound, a
    r plot ggplot2 lm facet 2016-10-27

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    當只有預測網格的分辨率發生變化時，爲什麼預測多項式會發生急劇變化？

    爲什麼我有完全相同的模型，但對不同的網格尺寸（0.001和0.01）運行預測得到不同的預測？ set.seed(0) n_data=2000 x=runif(n_data)-0.5 y=0.1*sin(x*30)/x+runif(n_data) plot(x,y) poly_df=5 x_exp=as.data.frame(cbind(y,poly(x, poly_df))) f
    r regression linear-regression lm polynomials 2016-11-04

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    差異從LM預期預測值中的R

    我有一個問題所困擾的R. 此列表中包含的孕婦，出生體重和奇偶校驗的數據。 我想預測第一次分娩的兩名未來女性（分別爲0）和3200克和3700克的孩子體重增加的差異。 我有這樣的數據集： str(birth_all) 'data.frame': 910 obs. of 13 variables: $ birthweight: int 3270 3580 3030 2460 3400 4250 4
    r regression lm predict 2016-11-09

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    如何在多個圖表上獲得最佳擬合線條？

    我將如何在這些圖表上得到最適合的單獨線條？隨意更改我的代碼或使用另一個庫 - 這就像我在被卡住之前一樣。謝謝！ exampledf<- data.frame(year=c("1999","1999","1999","1995","1995","1995"),npi=c(20,40,20,30,40,15),school=c("A","B","C","A","B","C")) library(la
    r plot lm 2016-11-10
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