lm

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    lmがNAの列を無視する方法

    私はたくさんのベータ版を計算しようとしています。残念ながら、いくつかの列はすべてNAです。ここでおもちゃの例です： x = structure(c(0.946032318625641, -0.472255854964591, -0.570914946839299, -0.624246840976067, -0.484359645048786, 0.888922481497905, NA, NA,
    r regression linear-regression lm 2017-05-03

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    Rの反復回帰（残差抽出）

    異なる質問では、最初の20回の観測から始めて、回帰ウィンドウを一度に1回ずつ増加させてXをYで再帰回帰させる X1 <- runif(50, 0, 1) X2 <- runif(50, 0, 10) Y <- runif(50, 0, 1) df <- data.frame(X1,X2,Y) rolling_lms <- lapply(seq(20,nrow(df)), func
    r recursion regression lm 2017-05-05

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    ブートパッケージで加重回帰（lm）を使用しているときの問題R

    ブート機能を使用して統計情報に引数を渡す際に問題が発生しています。ここでは一例です：evalの中 rm(list=ls()) library(faraway) library(boot) data(strongx) g3 <- lm(crossx ~ energy, strongx, weights=rep(1, nrow(strongx))) bootReg <- function(
    r regression lm 2017-05-12

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    Stargazerのクラスターロバストスタンダードエラー

    lmモデルのクラスタ化されたSEを表示するには、stargazerを取得する方法を知っている人はいませんか？可能であれば、私はでheteroskedasticity-robust SEを計算し、http://jakeruss.com/cheatsheets/stargazer.html#robust-standard-errors-replicating-statas-robust-optionの
    r lm stargazer standard-error 2017-05-17

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    "lm"で "サブセット"を使用すると '可変長が異なります'エラー

    Rを使用した最初の日です。この質問が明らかな場合はごめんなさい。 私は因子変数と数値変数の両方で回帰を実行しようとしています。 Dietは1-10からなる因子変数である。私は新しい因子変数Diet.Factorを作りました。 Sourceは Diet.Factorに基づくとき Source==AのためにAまたはB 私はWeightのための線形回帰を実行することができ、他の因子変数です。今 、 lm
    r regression subset linear-regression lm 2017-05-20

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    visreg線の色を変更する

    私はモデルの結果を視覚化するためにRパッケージvisregを使用しています。回帰直線の色をデフォルトの青色から黒色に変更したい。 col = "black"を追加することは役に立ちません。この変更をどうやって行うのですか？ ありがとうございます！あなたはline.par引数にcol = blackを渡す必要があり
    r plot regression lm 2017-05-21

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    plmパッケージは固定効果をどのように扱いますか？

    私は現在plmパッケージに慣れようとしていますが、plm（）関数でlm（）関数を使用して個々のエフェクトを使って固定エフェクトを作成しようとしています。関数。私はlm（）回帰の各個体Nにダミー変数を含めると、plm（）回帰の結果のみを再現できることが分かりました。私が知る限り、回帰だけに常にN-1個のダミー変数が含まれていなければなりません。誰もplmが個々の固定効果をどのように処理するか知ってい
    fixed effects lm plm 2017-05-26

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    注文した要因で奇妙な動作をしているRの作品

    lmに注文された要因を接続すると、予期せぬ結果になります。 は確かにこれのために良い説明がある... # Generate some data # parameters n = 20L set.seed(11L) # Ordered factor t <- factor(sample(c(1L, 2L), size = n, replace = TRUE), label =
    r lm 2017-04-14

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    rlmベクトル化された制御変数

    私はしばしば変化のない制御変数で長い方程式を書かなければなりません。例えば 、hpが関心（x）の私の変数であるモデルとvs + am + gear + carb間の変更は、私のコントロール lm(disp ~ hp + vs + am + gear + carb, mtcars) ですその後、私のxはdrat、その後wtですが、私のコントロールは同じです。 lm(disp ~ drat + v
    r lm 2017-04-18
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