我对 <code>lm</code> 的输出产生的系数感到困惑
这是我正在处理的数据的副本
<pre><code>(postprocessed.
<pre><code>library(tidyverse)
</code></pre>
获取和清理数据
<pre><code>data(lme4::sleepstudy)
sleep <- as_tibble(sleepstudy)
我的目标很简单，它是从许多线性模型中预测（使用置信区间）未来值，然后使用 ggplot2 作为真实数据
我是否遗漏了导致 <code>predict.rma()</code> 找不到 <code>"factor(outcome)"</code> 的内容？
<pre><code>library(
我试图弄清楚我是否以正确的方式编写了我的线性混合效应模型来比较模型。
实验设置：
我
我有以下代码可以在我的自变量 (Kpl) 和所有其他因变量 (Y1, Y2, ...., Yi) 之间自动执行 lm：
<code> linea
我在R中建立了一个线性回归模型，并试图得到每个解释变量（自变量）（即x1、x2、x3）的贡献量（不是
我在 Towards Data Science 上看到了一篇关于使用 dplyr 和 broom 包中的函数以及由模型公式组成的数据框运行
我从这个问题 <a href="https://stackoverflow.com/questions/43636724/r-plm-and-lm-fixed-effects">here</a> 中了解到，无论我们
这个社区的新手，提前感谢您的帮助。我只是得到
开始使用 R 进行建模并遇到了上述错误。这是为了
使
我使用 ggplot 和以下代码在 x 和 y 变量之间绘制了一个图：
<pre><code>ggplot(data = dataset, aes(x = X, y = log_Y,
我有两个二元预测变量（<code>name</code> 和 <code>Treat</code>）。我从整个模型 (<code>value ~ name*Treat-1</code>) 中
如果这是来自某处的重复，我真诚地道歉！但我有点沮丧:)
我知道有很多方法可以计算稳健的聚类
我在 R 中的线性回归表达式有问题。
当我输入带有“硬值”的函数时，它工作得很好：
<code>LM <-
这与<a href="https://stackoverflow.com/a/5252958/9642493">this post</a>有关。
我想简洁地写一个包含很多变量的
以下是我的数据集的子集：
<pre><code>structure(list(ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 2L, 3L, 3L, 3L,
我想根据 R 中交互项的多变量分析计算 Pillai's Trace。
我的数据的一个子集是：
<pre><code>structure(l
我有一个线性模型 <code>c</code> 显示为“12 的列表”给出 y=3x+75
然后我想要使用“预测”公式对 x=23 进行
如何解释除 <code>t-test</code> 之外的统计检验中的成对观察？下面我将讨论两个示例，其中我尝试使用混
我正在尝试拟合一个回归，其中我的目标变量是某个时间段内 A 类贷款占贷款总额的比例。我的目标是
