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エキスと `ここ

に合わせlm`から式を実行するには、簡単なテストコードです：それは〜のxの式のyを返すように > x=runif(10) > y=runif(10) > tt=paste0("y~", "x") > fitt=lm(as.formula(tt)) > fitt$call[[2]] as.formula(tt) どのように私は最後のコマンドの実行可能ファイルの出力言語オブジェクトを作る

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R：モデルの変数間にモデル係数を適用する方が良いでしょうか？

私は、（線形）モデルの係数を取って元の変数に適用して、一緒に追加するとpredict（）の結果と等価なデータフレームを与える関数を書いています。この能力は、各変数（またはより複雑な相互作用項など）がモデルに及ぼす影響をよりよく理解するために私にとって有益なようです。良い方法がありますか？私はハックのように感じる。私はモデルのstr（）を見てきましたが、まだ簡単な解決策は見当たりません。トリッキー

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係数に属するすべての係数を取得する

lmのどの係数が係数に属するかを自動的に決定したいと思います。 names(coef(l1)) # [1] "(Intercept)" "a2" "a3" "a4" "b2" # [6] "x" "y" 今、理想的に私はa2, a3, a4ことを私に語っ機能を希望し、：その後、最初のモデルの係数の名称は次のとおりです d <- data.frame(a = gl(4,

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パイプ式（％>％）フロー内でlm（）を実行します。モデル式内の無効な項のエラー

data.frameのある因子の各レベルで別の回帰を行うつもりです。以前はplyr::ddplyを使ってやっていました。しかし、分析のパイプフローを使用しようとすると、次のエラーが発生しました。それを克服する方法をアドバイスしてください、またはplyr::ddplyなどに戻らなければなりません。ありがとうございました。 doを使用して d = data.frame( Gender = c("M",

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lm（）$ assign：それは何ですか？

線形モデルフィットのassign属性は何ですか？それは何とか応答項の位置を提供するはずですが、実際にはモデルのすべての係数を列挙しているようです。 assignはSからのキャリーオーバーであり、それはglm()によってサポートされていないと私は理解しています。私はglmの同等の情報を抽出する必要がありますが、実装がlmのために何をするのか分かりませんし、ソースコードを見つけることもできません。 l

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は、（再現可能にするために架空のデータ）私の問題をここで

を呼び出しているlapply LMのリストに重み引数を使用します。 set.seed(42) df<-data.frame("x"=rnorm(1000),"y"=rnorm(1000),"z"=rnorm(1000)) df2<-data.frame("x"=rnorm(100),"y"=rnorm(100),"z"=rnorm(100)) breaks<-c(-1000,-0.68,-0

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関数内からlm（）を使用するにはどうすればよいですか？

機能内またはlapplyからlm()を呼び出すと、フィットに関連付けられた$callがねじ込まれているようです。最小の作業例： > library(MASS) > dat <- data.frame(x = 1:100, y=1:100) > dat <- within(dat, z <- x + log(y) + rnorm(100)) > fits <- lapply(list(z ~

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散布図の重なり合ったトレンドラインR

Rのgeom_smooth（）を使用して複数のトレンドラインをオーバーレイしようとしています。現在このコードがあります。 ggplot(mtcars2, aes(x=Displacement, y = Variable, color = Variable)) + geom_point(aes(x=mpg, y = hp, col = "Power")) + geom_point(aes(x=m

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動的なlm推定のためにDFを時系列に変換する

私はデータフレームに基本的な回帰と統計解析のためのいくつかの変数をインポートして格納しました。これらの変数の時系列から、私は自分のDFを構築し、プロット時の明確な参照時間を持つDate変数も付けました。今、私は reg1<-lm(df, ffr ~ cpi + gap) のような簡単な回帰を実行すると、すべてが期待される結果と正常に動作します time ffr cpi gap 26

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ggplotの複数のファセットを使った1回の回帰

私は20のファセットを持つ図形に線形回帰（実際には9つ）を当てようとしています。回帰に合うたびに（method = lmを使ってgeom_smoothを使うと）、それは20行、各面に1つずつフィットしますが、各ReefSpeciesの組み合わせごとに1つの行を20個のファセットすべてに渡します。ここでは私の図である。ここでは Similar Figure は、私がこれまで持っているものである：コ