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我有 4 个大小相同的大矩阵 A, B, C 和 D 。每个矩阵有 n 个样本(列)和 n 个观测值(行)。 <pre class="
我有一个包含不同线性回归总结的列表。我想提取线性回归的所有元素的系数和 p 值,并将它们放入一
我正在使用 r 包 <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/sensemakr/vignettes/sensemakr.html" rel="nofollow noreferrer">&#39
我最近一直在使用 gapminder 数据集探索闪亮和闪亮的仪表板,并遇到了我的最新问题,试图输出使用基于
我写信问我们为什么要添加 data.frame() 以使用 lm 进行预测 第一块代码应该是错误的,第二块代码应
我有一个包含三列的表格:x 和 y,以及 id。我想为每个 id 创建一个线性模型。 <pre><code> id x y 1 a
我有一些代码可以计算距离矩阵之间的线性模型以获得 <code>abline()</code> 的斜率估计。 在这种情况下,<c
我想命名残差,因为我想将它与一阶差分模型进行比较。但是函数“plm”对名称进行排序,并且来自 plm
我尝试通过检查参数来改进我的功能。似乎它不能正常工作,我的代码中有一个小错误。你对我有什么
在从 R 中的 <code>lm()</code> 中删除另一个变量后,我试图测试哪个变量的符号会改变(+ 或 -)。<br/> 这是
最近我运行了一个二元混合实验,目前我正在尝试使用 persp 函数绘制模型。但是,由于混合物实验的性
我想编辑 R 中 predict.lm() 使用的模型矩阵来预测主效应而不是交互作用(但使用包含交互作用的完整模型
这是 lm 模型的 R 代码及其摘要输出: <code>model &lt;- lm(log(Y)~-1+log(X1)+log(X2)/log(X1)+X3+log(1+X4)+X4,df)</code
我有一个线性模型,按特定顺序输入术语很重要,因为我计划使用 I 型方差分析。我希望模型包含前两
示例: <pre><code>df &lt;- cbind.data.frame(y = rnorm(100), x1 = factor(sample(1:2, 100, replace = T))) mod1 &lt;- lm(y ~ x1, df)
我已经从三向线性混合模型生成了一个显着交互/模型预测的图表,现在我正在尝试将原始数据点合并到
我正在尝试为带有点 <code>lm()</code> 的 <code>...</code> 构建一个包装器,但取得了部分成功。它仅适用于前
我的目标是在 R 中估计以下等式: Y_t = const + alpha_1 * (labor_t + theta_1 *trend1_t + theta_2 *trend2_t) + (1 - alp
我想知道,如何在同一个 df 中使用来自不同模型的 r 中的 Glance() 函数获得结果。 我为相同的数据制作
我对在 ggplot2 中自动绘制模型感兴趣。基于 ggplot2 问题跟踪器上的 <a href="https://github.com/tidyverse/ggplot2/iss