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人工データを使った線形回帰のシミュレーションを行い、RSEとR Squareを手動で計算しています。私は、モデルを訓練したIn Sampleデータセットに対してこれを行い、次にOut of Sampleデータセットでモデルをテストします。サンプル外およびサンプル内のデータは、同じ正規分布から引き出されますが、異なるシードが使用されます。私の数字は、サンプル外のデータセットに関しては意味がありません

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lm（）のサブセット関数にベクトルを渡す？

は、この例を考えてみましょう： data <- data.frame(predictor = c(1,2,3,4,5,6), dv = c(5,3,5,6,6,1), id = c(1,2,3,1,2,3)) model <- lm(dv ~ predictor, subset = id, data = data) summary(model) 私はそれがlm関数に、たとえば、sub

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レバレッジの診断と回帰の影響としてのDFFITSの計算

私は手でDFFITSを計算しようとしています。得られた値は、dffits関数によって得られた最初の値と等しくなければなりません。しかし、私自身の計算には何か問題があるはずです。 attach(cars) x1 <- lm(speed ~ dist, data = cars) # all observations x2 <- lm(speed ~ dist, data = cars[-1,]

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スタマジー入力としてLM推定値のリストを使用する

私はstargazerを複数のLM推定値、例えば "OLS1"、...、 "OLS5"に一度に使用しようとしています。私は通常、それらをスタルマジャー入力の開始時に別々の引数として挿入します。私が探しているのは、それらすべてを1つの引数としてすべて含むリストを入力する方法です。 stargazer(list,...) スターゲイザー引数の説明のようなものが一個の以上（回帰分析テーブルの）モ

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リストにGLMを強制する

私は、出力として3種類のモデルを生成する関数を作成しています。この関数は、3つのモデルすべてを返すようにして、ユーザーが出力を見ることができるようにします。現在、私のようなものが使用しています： return(FinalLM,LMReduced1,FullLM) を、私は、関数の呼び出しを行うと言うことができます： Test<-ExampleFunction(Input) 私が見ることがで

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リターンプロットと値が一緒に

私はこのような機能を持っている： fun <- function(dataset){ require(ggplot2) g <- ggplot(dataset, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm") + geom_point() l<-lm(y~x) return (list(l, g)) } を、私

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predict.lm Yのデータが欠落して回帰した後

独立したXの観測がない場合でも、従属変数Yの値がない場合にpredict.lmコマンドを使用して線形回帰から予測値を生成する方法を理解できません。代数的にはこれは問題ではありませんが、Rでそれを行う効率的な方法はわかりません。たとえば、この偽のデータフレームと回帰モデルを考えてみましょう。ソースデータフレームで予測を割り当てようとしましたが、Y値が1つもないために予測できません。エラーが発生します

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lm関数もy変数の推定値を返します

私は単純なlmモデルを実行しようとしています。私は最後に、coefs2は推計、p値などが含まれている必要があります。しかしcoefs2の最後の行で、私はまた、Y変数を参照してください。次の dt <- data.table( y=rnorm(100,0,1), x1=rnorm(100,0,1), x2=rnorm(100,0,1), x3=rnorm(100

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ifelse条件付きlapply内でのlm（）の使用

lapplyを使用していくつかの回帰を実行しようとしています。私はifelse条件を使用して、どの回帰を実行するかを区別したいと考えています。しかし、ifelseを使用すると、出力はlmオブジェクトではありません。私は自分の問題を再現するためのコードを付けています。助けてください。 attach(iris) names.list = c('a','b','c') models.work =