lm

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    Rで異なるgeom_smoothとlm（）推定：ベーススロープとインタラクションスロープを一緒に追加するのを忘れました

    lm()の見積もりが同じデータと数式の異なるgeom_smoothと異なるのはなぜですか？具体的には、私のグループ変数 "cat"レベル5の傾きは、lm()の出力で> 0で、geom_smoothでは< 0です（したがって、プロットはサマリーテーブルを反映していません）。 ここにはthe dataです。 （同様に振る舞うサンプルデータを考え出すよりも簡単。） モデル：x:cat5用傾斜> 0である
    r ggplot2 lm 2017-07-16

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    demeanlist（）を使用してウェイトとlm（）の等価性を取得する

    私の目標は、data.frameのファクタの集合に基づいてデメメントされたデータを得るためにlfe::demeanlist()を使用することです。このデータをシンプルに使ってみると、lm()は、要因があるlm()に相当します。この同等性はウェイトなしで機能しますが、ウェイトを使用すると、ポイント推定値はわずかです。 felm()とlm()を使用することは、重みと同じです。 サンプルデータ libr
    r lm 2017-07-17

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    28レベルのカテゴリ変数を行列に変換する

    私はこの列にの会社という1つの列を持つデータセットを持っています。このデータセットの回帰モデリングを行います。 model.matrixを使用して変換するか、1つの列に1-28の値を割り当てる必要があります。 lm機能を使用すると28列に変換することの妥当性は何ですか？
    r statistics dataset data-analysis lm 2017-07-22

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    複数の代用後に適合値を抽出する方法

    busan<-subset(influ_busan, select = c(CNT,temp_min,temp_diff,humid_mean,hpa_mean,rad_mean,wind_mean,o3)) new_busan<-mice(busan, seed=12345, n=5) lm_busan <- with(new_busan,lm(CNT~temp_min+temp_dif
    lm predict imputation 2017-07-27

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    R - `qr.lm`関数はどこにありますか

    predict.lm関数がRでどのように機能するのかわかりません。そのため、コンソールに関数の名前を入力してコードを見て、新しいスクリプトや新機能にpredを呼び出します。 pred <- function (object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf, interval = c("none", "confidence
    r lm predict 2017-08-02

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    自動変数選択 - 回帰直線モデル

    以下のMWEでは、変数変数price1を説明する70の予測変数を持つデータセットがあります。すべての変数を使って単変量解析を行いたいと思いますが、too many predictorsというパッケージglmultiがあります。単変量解析で予測変数が多すぎる可能性はありますか？ *私はloop/applyで行うことができますが、もっと精巧なものを探しています。この同様の質問hereはどちらも問題を解
    r variables lm 2017-08-04

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    dplyrを使用した因子レベルによる回帰モデル：反復誤差の取得

    私はデータフレーム内のいくつかの因子レベルにわたってロジスティック回帰モデルを実行しようとしており、ユニークなモデルのパラメータではなく各因子レベルで結果を複製しています。 diamonds$E <- if_else(diamonds$color=='E',1,0) #Make 'E' binary fitted_models <- diamonds %>% group_b
    r dplyr lm 2017-08-10

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    私はこのようなデータフレーム持っている不均一

    をチェックし、データフレームのグループごとに線形フィットを行う：私は線形をしたいと思っ ORD exp type mu 1 Combi pH=7 exp_F mu 0.15637365 2 Combi pH=7 exp_F mu 0.12817901 3 Combi pH=7 exp_F mu 0.13392221 4 Combi pH=7 exp_F mu 0.09683254 5
    r ggplot2 lapply lm 2017-08-15

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    リニアモデルにおける観測のサブセットの調査R

    rでは、lmod452という線形モデルがあります。この線形モデルから、症例番号25-50の観測を調べて、どれが異常であるかを観察したい。選択した数の観測でプロット関数を使用するにはどうすればよいですか？ ありがとうございました！
    r model lm linear 2017-07-14

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    因子を相互作用させるときのプロットラベル

    interplotを使用して因子変数の相互作用をプロットする必要があります。重要な部分を除いてすべてを把握することができました。プロットされた。ここでは、問題を示す複製の例です： set.seed(507) df <- data.frame( outcome = sample(1:7, 1000, replace = T), scale = sample(1:7, 1000,
    r plot lm interaction 2017-07-19
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