我正在尝试创建一个循环，以针对数据帧外部的预测向量对数据帧的每一行执行lm（响应）。预测变量的
运行脚本时，出现以下错误消息：<code>Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 0 (non-NA) ca
我正在处理一个电子表格，并希望创建一个线性模型，该模型考虑多个变量如何影响R＆D支出。变量之一
我使用<code>poly</code>在R中进行了多项式多元回归，并且在输出中似乎缺少两个变量（<code>Unc</code>和<code>W
我有以下数据
<pre><code>df <- data.frame(x= c(0,1,10,100,1000,0,1, 10,100,1000,0,1,10,100,1000),
y=c(7,15,
<pre><code>FServerSocket->Free();</code></pre>
上面是一个简单的线性回归模型，具有1000万次迭代。我在寻求帮
<pre><code>Error in model.frame.default(formula = data$conservationstatus ~ data$latitude, :
invalid type (NULL) for variable 'data$
我有包含汽车的正确软件包alr4，因此该函数本身应该没有问题
<pre><code>box <- lm(Distance~Speed, data = sto
我在第一个col中有一个df并带有个人ID，在第二个col中有一个响应变量（粮食产量），下面的列是标记数
我有以下三个线性模型：
<pre><code>models <- mtcars %>%
split(.$cyl) %>%
map(~lm(mpg ~ wt, data = .))
</code
在具有多重回归lm（）函数的R中，我有2次询问：
<ol>
<li> 我想要3个变量A，B和C之间的所有交互（蛮
我目前在RStudio工作。我想表明，自由之家指数和政治项目产生了可比的结果。我使用以下代码开发了一
下面的代码创建一个带有R lm的线性模型，然后创建一个带有权重列的加权模型。最后，我尝试使用变量<
<strong>问：给定使用ggplot（）的典型x，y散点图，ggplot2还能自动绘制变换后的y吗？</strong>
<a href="
我正在对我的数据集（例如数据帧df）进行分析：
<pre><code> DOY species replicate position SLA PAR
我有一个像这样的数据集：
<pre><code>y_post = c(0,1,2,3)
y_pre = c(0,1,5,3)
x_post = c(0,1,4,3)
x_pre = c(0,1,4,3)
x_t
如果我有一个包含变量A，X，Y和Z的数据集，并且我想运行两个线性回归-都以A为因变量，但一个以X为自
Modell
<pre><code>y ~ x1 + x2 + x3
</code></pre>
约1000行
我想做的是“逐步”进行预测
使用第0:20
R中是否有一种方法可以将交互作用项拟合到模型规范中的每个先前变量？
我想做以下事情，但是要更
我试图通过交叉验证使线性回归拟合，并总是得到错误：
<pre><code>In predict.lm(modelFit, newdata) :
predictio
