lm

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    rpy2を使用して回帰から標準誤差を得る

    回帰にrpy2を使用しています。返されるオブジェクトには、係数、残差、近似値、適合モデルのランクなどのリストがあります。 しかし、fitオブジェクトで標準エラー（R^2も）が見つかりません。 lmを直接Rで実行すると、標準エラーはsummaryコマンドで表示されますが、モデルのデータフレームで直接アクセスすることはできません。 rpy2を使用してこの情報を抽出するにはどうすればよいですか？ サンプ
    python r rpy2 lm 2012-01-14

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    model.frameとRで

    を更新するには、対数変換従属変数でモデルを推定している場合があります： mfit <- lm( formula = log(salary) ~ yrs.service + yrs.since.phd, data = Salaries ) 次にあなたがモデルのフレームを変更し、モデルを再適合するために、更新を呼び出すこともできます： n <- nrow(Salaries)
    r formula lm 2012-03-10

    -1熱

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    Rリニアモデルでは0の値を処理できません

    lm関数がデータ値として0を持つカラムで正しく機能するようには見えません。ここに私のコードです： project.lm = lm(SalePrice ~Lot.Area + Year.Built + Year.Remod.Add + Gr.Liv.Area + Yr.Sold + Bsmt.Unf.SF, project.table) しかし、私はproject.lmの要約を行
    r lm 2012-03-13

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    R：numeric 'envir' argがpredict（）の長さ1ではない

    Rの値を、predict()関数を使用してモデルに変数を渡して予測しようとしています。ここ Error in eval(predvars, data, env) : numeric 'envir' arg not of length one は私data frame、名前のDFです： 私は次のエラーを取得しています df <- read.table(text = ' Qua
    r lm predict 2012-01-26

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    R：特定の値を予測できない

    > age <- c(23,19,25,10,9,12,11,8) > steroid <- c(27.1,22.1,21.9,10.7,7.4,18.8,14.7,5.7) > sample <- data.frame(age,steroid) > fit2 <- lm(sample$steroid~poly(sample$age,2,raw=TRUE)) > fit2 Call:
    r linear-regression prediction lm 2011-12-13

    6熱

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    予測は予測されません

    私は2データフレームを持っています。 1つはトレーニングデータ（pubs1）、もう1つは（pubs2）のテストデータです。私は線形回帰オブジェクトを作成することはできますが、予測を作成することはできません。これは初めてのことではなく、何がうまくいかないのか分からない。 > head(pubs1) id pred37 actual weight diff1 weightDiff1 pr
    r linear-regression prediction lm predict 2012-03-27

    3熱

    2答えて

    係数を負の値にする

    モデルの係数の1つを0以下にする必要があります。 nnlsパッケージでは、すべての係数をゼロ以上に設定できますが、特定の係数をゼロより小さく指定する方法はありません。 任意の助けいただければ幸いです。
    r regression lm 2011-12-21

    6熱

    3答えて

    予測値に変動がない場合、なぜlmは値を返しますか？

    は（最終的には、いくつかのFortranを呼び出し、私が思うに、）以下のRコードを考えてみましょう： X <- 1:1000 Y <- rep(1,1000) summary(lm(Y~X)) はなぜ値が要約によって返されますか？ Yにばらつきがないので、このモデルは適合しないはずですか？もっと重要なのは、なぜモデルはR^2〜= .5なのか？ 編集 私はlm.fitし、LMからコードを追跡
    r statistics linear-regression lm 2012-02-11

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    R特異点を持つlmモデルのロバスト標準誤差（vcovHC）を計算する

    Rでは、特異点のために係数が落ちたときにvcovHC（）を使ってロバスト標準誤差を計算するにはどうすればよいですか？標準のlm関数は、実際に見積もられたすべての係数に対して正常な標準誤差を計算するように見えますが、vcovHC（）は「パンのエラー％*％肉：適合しない引数」というエラーをスローします。 （私が使用している実際のデータはもう少し複雑ですが、実際には2つの異なる固定効果を使ったモデルです
    r regression lm 2012-02-17

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    応答変数と説明変数の両方をログ変換するときに、predict（）を使用してy_hatを取得する方法はありますか？

    私は、ログログ線形関数を持っています。yとの比較から、（私は同じデータセットを使用してy_hat取得したいと私は yhat = exp(predict(lom1)) 結果は多くのことをオフに思わなかった lom1 = lm(log(y)~log(x1)+log(x2),data=mod_dt) 私は手動でRで計算した）。 何か理由がありますか？ 第2の関連する質問は、最初に、y、x1および
    r logging transformation lm predict 2012-02-23
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