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因此，我正在做一个多元线性回归，看看裂缝密度和岩石类型是否会影响岩石的退缩率。retreat <- lm(retreat_rate ~ fracture_dens + rock_unit, data = coast) Estimate Std.rock_unitSC_mudstone 1.73490 0.36097 4.806 2.3e-05 *** 我希望有
浏览 25提问于2019-02-21得票数 2
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使用以下数据：
ModelA<-lm(Dependent1~Explanatory)ModelB<-lm(Dependent2~Explanatory)
其中，解释变量是我的数据集中的变量“分类”，或者是变量“连续”。现在我在想，当x是一个有两个水平的
浏览 0提问于2013-06-26得票数 0
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我正在研究每个学生的支出与pisa (一种标准化考试)成绩之间的关系，我知道这种回归不能给我一个类似的关系，但这就是我练习的意义所在，我必须解释为什么它不起作用。我用基本代码在R上运行回归： lm1=lm(a~b) 但问题是，R向我报告了32个系数，这是我的总体组成部分的数量，而我应该只得到斜率和截距，因为这是一个简单的回归 这是R给我的输出： Call: -13.42
浏览 10提问于2020-04-17得票数 0
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Total_Number_of_Reviews_Revewier_Has_Given是指客人在网站上评论了多少次原因是参观(休闲或商务)的原因 solo 是一个单独的旅行者(是或否)正如你所看到的，我有一些数字和分类功能。lm.summary()
我的问题是，当我查看参数(斜率和截取估计</em
浏览 0提问于2018-12-10得票数 0
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我试图用lm()函数的估计值，绘制出一个年龄在x轴的曲线，y轴的预期血清尿酸，以及男性/白人、女性/白人、男性/黑人、女性/黑人的线条。$sex <- factor(goutdata$sex,levels = c("M", "F"))
fm <- lm)+xlim(30, 70) + g
浏览 2提问于2018-11-11得票数 2
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我有一个像这样的线性回归：pos32 NA NA NA NA
我不明白为什么每个"pos#“都有2个系数，例如变量"pos1"，结果中有"pos11”和"pos12
浏览 37提问于2021-03-07得票数 0
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利用R和线性回归函数lm()建立了零售商店销售预测模型。在我的数据集中的许多相依特性变量中，有一些分类(因子)特性，可以接受数千个不同的值()，例如邮政编码(和/或城市名称)。例如，仅加州就有6000多个不同的邮政编码；如果我使用城市，就有400多个城市。
我理解lm()为分类特性的每个值创建一个变量。问题是，当我运行lm()时，变量<
浏览 0提问于2016-03-17得票数 1
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我想用一个特定的变量来控制线性回归模型。如果将变量"c“赋值为0，则需要估计模型：如果我将变量"c“赋值为1，我想估计：我尝试了下面的代码lm(y ~ x - c)
但没起作用。C是1，但在lm函数中，我不能使用这个
浏览 6提问于2021-02-24得票数 1
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拟合线性模型
、、
0.8875000 0.3159806我想根据Class将一个线性函数拟合为ML1，但是当我调用我得到了：lm(formula = ML1 ~ Class, data = t)
(Intercept)Class4
0.87305 -0.02594 -0.01367 0.01445 -0.07675
浏览 3提问于2013-02-27得票数 1
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我仍然不完全理解max_features中的sklearn分类器。为解释留出了一点空间。为了解决这个问题，假设我使用的是基于树的分类器，例如决策树、随机森林、梯度提升等等。例如，如果我要设置max_features=10，这是否意味着每个估计器将从我的数据集中随机获取10个特征来构建整个树，还是意味着每次一个节点被分割时，每个估计器随机地采样10个特征并选择一个最大程度降低熵的特征
浏览 5提问于2020-12-08得票数 0
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我想估计以下回归模型:y= b0 + b1 *X+ b2 *x*换句话说，我希望我的估计模型估计三个系数: bo、b1和b2。lm(y ~ x + x * dummy, data)下面的内容接近我想要做的，但它将交互项转换为二进制变量(true/false)。<
浏览 3提问于2020-04-24得票数 1
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我有一个房价数据集，我想用目标变量(这是一个连续变量)找出分类变量的重要性。为此，我曾考虑进行方差分析，但我感到困惑的是，我是否应该将每个分类变量视为一个单独的组：anov_table1 = sm.stats.anova_lm(mod1)
mod2 =
浏览 2提问于2019-09-28得票数 1
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我使用两个分类变量和一个数值变量来拟合一个线性模型，如下所示： data(iris)
mutate(petal_type= if_else(Petal.Lengthpetal_short"), )
lm-0.28965
浏览 25提问于2021-11-11得票数 0
我有xy数据，其中y是一个连续响应，x是一个分类变量：df <- data.frame(y = rnorm(27), group = c(rep("A",9),rep("B",我认为使用可以做到这一点：但它跳过了A组和平均值的对比：
> summary(lm(y ~ group,contrastsR-squared:
浏览 2提问于2018-09-21得票数 0
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lm call对象的数据部分是否有更新的等价物？例如，假设我有以下模型：Model_all <- lm(formula = y ~ x1, data = dd)有没有一种方法对lm对象进行操作，以获得与以下内容相同的效果：我正在尝试从样本预测测试中构建一些psud
浏览 0提问于2013-01-20得票数 3
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我正在处理一个建模问题，其中我必须使用特定变量估计每个组的多个模型。在获得每个组的所有模型后，我需要计算所有这些模型的估计值(拟合值)和标准误差(se)。为此，我使用下面的代码计算不同的模型：models <- iris2 %>% model1 = lm(Sepal.Length~Sepal.Width, data =最后，我希望每个模型都有两个额外<
浏览 3提问于2021-04-30得票数 2
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我使用一个混合数据集(分类变量和数字变量)，在这里我已经完成了预处理和重新编码，这样我就可以平衡每个分类变量的每个级别的权重(避免包含只有一个注册表的级别与具有多个观测值的级别混合的变量，等等)。我添加了一个交互来增加我的lm的R^2。我的代码示例：
lm.a3 <- lm</e
浏览 2提问于2015-02-04得票数 2
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我想知道是否有人提出了使用stargazer显示分类变量的引用类别的解决方案？library(stargazer) mtcars$gear = factor(mtcars$gear)我运行了一个ols并对结果进行stargaze。stargazer(lm1, sing
浏览 1提问于2016-11-19得票数 5
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假设我想运行一系列的回归，如下所示：summary(lm(mpg ~ disp, data = mtcars))我想要创建一个数据框架，其中包含每个输出的估计值和标准错误，最好包含变量名。因此，最终的输出应该如下所示：cyl
浏览 0提问于2019-04-29得票数 2
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我有以下模型: lm(GAV ~雇用)。这个模型具有异方差性，我相信这个模型的误差标准差可以用一个叫做SDL的变量来近似。我用两种形式拟合了相应的加权模型，在将每个项除以变量SDL之后：
lm(I(GAV/SDL) ~ I(1/SDL) + I(EMPLOYED/SDL)-1)和lm(GAV ~雇用，重量= 1/SDL)我以为他们会产生同样的结果。但是，我得到不同的<
浏览 0提问于2018-03-06得票数 0
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