lm

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線形回帰モデルの絶対誤差の標準偏差

私の線形回帰モデルでは、私はの観測値との予測値を持っています。私は絶対誤差R.で値の標準偏差を計算したい私はそれがこのような何かが、確かではないと思う： sd(abs(observed_values-predicted_values)) このO.K.ですか？それには何らかの機能がありますか？

r regression linear-regression lm 2016-08-01

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`plot.lm（）`によって生成された "residuals vs leverage"プロットの赤い実線は何ですか？

fit <- lm(dist ~ speed, cars) plot(fit, which = 5) プロットの中央に赤い実線は何を意味するのでしょうか？ 料理人の距離ではないと思います。

r plot regression linear-regression lm 2016-08-11

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R：線形モデルで重要でない直交多項式の基底をどのようにして落とすべきですか？

私はこのようなX、Y及びZ座標を持つ土壌水分データを持っている：私はそれから、空間的傾向を除去するために必要このデータのためのバリオグラムを推定するために gue <- structure(list(x = c(311939.1507, 311935.4607, 311924.7316, 311959.553, 311973.5368, 311953.3743, 311957.9

r regression linear-regression lm geostatistics 2016-08-18

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リニア回帰を行うときにrの "Variable Length Differ"エラーを修正する方法

私のデータフレームをループするforループを作成しようとしていて、doubleであるAcquisitionTimeに対してすべてのカラムの線形回帰を実行しています。すべての列の長さは同じです。最終的には、forループの代わりにapply関数の1つを使用したいが、私はrで本当に新しいので、apply関数は私には意味がない。このエラーの原因となっている何 Error in model.frame.de

r for-loop apply lm 2016-08-25

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lm関数on 1min xts時系列

私は線形回帰関数lmが1分間隔の時系列で完全に機能するかどうか疑問に思っています。私ははいと思っていますが、一見このような場合はありません。私はlm(z ~ index(z))が Coefficients: (Intercept) index(z) 11 NA だから、回帰の傾きがNAであるを与える適用z mean 2016-03-11 08:37:0

r xts lm 2016-08-31

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複数のLHSを持つ線形モデルをフィッティング

私はRに新しく、*apply関数を使って次のスクリプトを改善したいと考えています（私はapplyについて読んでいますが、使用することができませんでした）。私はlm関数を複数の独立変数（データフレームの列）に使用したいと思います。私は formula=function(x) { as.formula (paste(names(data[x]),'~', paste0(names(data

r regression linear-regression lm mlm 2016-09-01

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R： `weights`引数を使用する場合、LM（）結果が異なり、誤差項に不均一を補正するために手動で再重み付けデータ

を使用する場合、IはRで次の重み付き最小二乗回帰を実行しています： #Call: #lm(formula = a ~ q + q2 + b + c, data = mydata, weights = weighting) #Weighted Residuals: # Min 1Q Median 3Q Max #-1.83779 -0.33226 0.02011 0.25135 1

r regression linear-regression lm 2016-09-04

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フィットされた線形モデルに `delthamethod` {msm}を使用したときの誤差：共分散はn x n行列でなければなりません

msmのdelthamethodを使用して変換された変数の標準誤差を求めています。 例コード： require(msm) x1 <- 1:10 x2 <- c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0) y <- c(1,3,3,4,5,7,7,8,9,10) m1 <- lm(y~x1+x2) summary(m1) deltamethod(~ (1-x1), coef(m1),

r matrix linear-regression covariance lm 2016-08-01

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glm（）関数の使い方は？

私はRを使ってデータに一般線形モデル（GLM）をフィットさせようとしています。私はY連続変数と2つのカテゴリファクタAとBを持っています。各ファクタは、存在または不在のため0または1としてコード化されています。 データを見ても、AとBの間の明確な相互作用が見られたとしても、GLMはp-値>>> 0.05を示しています。私は何か間違っているのですか？ まず、Y依存変数と2つの要因AとBからなるGLM

r glm linear lm p-value 2016-08-02

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lm（）：QR分解によってLINPACK/LAPACKで返されたqraxとは

rich.main3はRの線形モデルです。リストの残りの要素はわかりますが、qrauxは何も得られません。ドキュメントは、それが「{Q} \大胆に関する追加情報が含まれている長さのNcoI（X）のベクトル であると述べている。 それはどのような追加情報を意味するのでしょうか？ str(rich.main3$qr) qr : num [1:164, 1:147] -12.8062 0.0781

r matrix regression linear-regression lm 2016-08-03

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