lm

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    由於R中的大整數datetime，奇異線性模型？

    隨機正常日期的簡單迴歸失敗，但具有小整數而不是日期的相同數據按預期工作。 # Example dataset with 100 observations at 2 second intervals. set.seed(1) df <- data.frame(x=as.POSIXct("2017-03-14 09:00:00") + seq(0, 199, 2), y=rnorm
    r datetime regression linear-regression lm 2017-03-14

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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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    顯示在語句中使用的第幾個obs

    假設我有一個公式（例如，myformula <- y ~ x1 + x2）和一個數據集d。爲了診斷目的，我想看看最後在我的線性迴歸中使用的觀察結果（r <- lm(myformula, data=d)）。這基本上需要根據d建立一個包含y，x1和x2的數據框，並刪除所有缺少數據的觀測數據（complete.obs）。或者，也許，操縱r對象的內容？ 建議讚賞。 /IAW
    r lm 2017-02-03

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    如何從lm彙總輸出中省略NA係數？

    我有一個迴歸與許多定性的相互作用和一些組合沒有任何意見。如何排除summary.lm()輸出中沒有觀測值的相互作用係數？
    r lm 2017-02-09

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    爲什麼arm :: standardize（）無法在循環中的lm對象上工作？

    standardize()arm包因爲我使用as.formula定義formula對象並在lm(formula, data = df)中使用它而失敗。 選項A（我不想）將lm以外的輸入標準化。選項B嘗試（並失敗）來標準化lm對象。 （注意：保持我的循環結構，因爲我的實際使用情況是一個比較複雜一點） # create data library(arm) set.seed(324)
    r regression formula linear-regression lm 2017-04-01

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    如何計算數據框中2列之間的迴歸

    我正在學習如何在R中進行迴歸，並且我決定嘗試將GOOG退化爲AAPL。 這裏就是我所做的 getSymbols("AAPL", from="2011-01-01", to="2013-01-01") getSymbols("GOOG", from="2011-01-01", to="2013-01-01") lmdata=data.frame(Cl(AAPL),Cl(GOOG)) res=l
    r lm 2017-04-01

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    通過R中線性迴歸的預測變量的兩種組合

    假設我有X1,...,X14潛在預測變量。 現在對於一個給定的Y我想要做的OLS方案： Y~X1+X2 Y~X1+X3 .... Y~X1+X14 .... Y~X14+X13 這基本上是所有的所有預測的兩種組合。在創建所有這些迴歸之後，我想在predict函數中使用它們（如果可能的話）。 我的問題是：我如何通過迴歸的兩種組合來完成所有這些迴歸？
    r regression combinations lm linear 2017-02-12

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    擬合模型下新數據集的概率（密度）

    給出R中的擬合模型（即類'lm'，'glm'，'merMod'等的對象），我試圖找出如何計算新數據集的概率。也就是說，我希望數據集B的概率（密度）在通過將模型擬合到數據集A而獲得的參數估計之下。我知道如何做到這一點，但我想知道一個簡單的預先存在的函數可以在R中做到這一點。是否有一個簡單的功能來做到這一點？ This question是非常相似的，但我想這樣做的R.
    r lm lme4 2017-02-15

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    使用add_lines（）擬合（lm（y〜x））的plot_ly（）附近的自定義R函數

    我想在R中的plot_ly（）周圍編寫一個自定義函數。這樣，​​我可以使用一系列散點圖相同的格式和樣式，但不重複的代碼。 I used this page as a guide.此代碼再現錯誤： library(plotly) my_plot <- function(x, y, ...) { require(broom) plot_ly(data = mtcars, y =
    r function plotly lm broom 2017-02-20

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    glmnet和lm的普通最小二乘法

    在stackoverflow.com/q/38378118中詢問過此問題，但沒有滿意的答案。 λ= 0的LASSO相當於普通最小二乘法，但在R中glmnet()和lm()似乎不是這種情況。爲什麼？ library(glmnet) options(scipen = 999) X = model.matrix(mpg ~ 0 + ., data = mtcars) y = as.matrix(
    r lm least-squares glmnet 2017-02-23
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