lm

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    NAを含むデータを使用したモデル作成

    データフレームが5列の100行× で、行の3分の1が2 NA値（入力データから）の場合、どのように処理されるのですか？ 私はlm {stats}を読んでいますが、na.actionの設定が真か偽になるのかはまだ分かりません。 na.action = TRUEは行全体を削除するか、モデルの作成時にその行のNA変数を削除するだけですか？ （他の列を使用して） ありがとうdefalutによってlmドキュ
    r na lm 2017-01-18

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    RのlmとPythonのstatsmodel OLSとの異なる結果

    私はPythonを初めて使い、Rユーザーです。私はVERY私はiPythonで同じことを実行すると私はそれをRで構築すると、単純な回帰モデルとは異なる結果を得ています。 R二乗、P値、係数の有意性 - 何も一致しません。出力を間違って読んでいるのですか、他の根本的なエラーがありますか？ Rコード str(df_nv) Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame
    python r statsmodels lm 2017-01-20

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    私の加重対数 - 線形回帰の信頼バンドをプロットする方法は？

    場所/銀行（sb$NoSpec.mean）あたりの平均種数が種数/年（sb$NoSpec.var）の分散で重み付けされている、加重対数 - 線形線形モデルの指数関数形式を使用して指数種 - 面積関係をプロットする必要があります。 私はフィットをプロットすることができますが、このフィットの周りに信頼区間をプロットする方法を考え出す問題があります。以下は私が今までに思いついた最高のものです。私のアドバ
    r plot regression linear-regression lm 2017-01-21

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    変数名を節約するためにlm内のペーストを使用する

    複数の線形回帰を実行しており、モデルで使用したい変数をループしています。私はRからの出力を提示したい、そして私は変数の名前をlmの要約に表示したい。 私が持っている場合：私は知っている var1 <- "nice_name_var1" var2 <- "nice_name_var2" depvar <- "nice_name_dep_var" は、私はこれを行うことができない私のデータフレ
    r lm 2017-01-31

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    Rで線形モデルのリストを作成するには？

    は、私はこれは私が書いたコードがある models=list() for (tag in tagnames){ expr=paste0(tag," ~ .") f=formula(expr) models[tag]=lm(f,df) } Rに線形モデルの名前付きリストを作成する必要があります。実際にはリストを作成するが、明らかにそれは呼び出し可能なオブジェクト
    r list lm 2017-02-02

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    lm文で最初に使用されたobsを表示します

    私は数式（例えば、myformula <- y ~ x1 + x2）とデータセットdを持っているとします。診断目的のために、私は線形回帰（r <- lm(myformula, data=d)）で使用されている観測結果を見たいと思います。これは基本的に、dに従ってy、x1、x2のデータフレームを構築し、欠落しているデータ（complete.obs）を持つすべての観測を取り除くことを必要とします。また
    r lm 2017-02-03

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    lmサマリー出力からどのようにNA係数を省略できますか？

    私は多くの定性的なやり取りを伴う回帰をしており、その組み合わせの中には何の観測もありません。 summary.lm()出力から、観測値なしの相互作用係数をどのように除外することができますか？
    r lm 2017-02-09

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    C.test {GAD}

    を使用した外殻分散のためのコクランズCテストからのC.testの機能をテストしています。これは外殻分散のためのCochran's Cテストを実行します。私はSO2測定のこのデータフレームを、都市の周りの異なる駅に持っています。この駅には、駅、昼と時間の3つの列があります。 この機能での問題、それはlmオブジェクトを必要とし、私は非常にあなたが1を構築する方法を理解していないが、私はちょうど行うとい
    r lm variance outliers 2017-02-10

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    適合モデル下の新しいデータセットの確率（密度）

    Rの適合モデル（すなわち、クラス 'lm'、 'glm'、 'merMod'などのオブジェクト）を仮定すると、新しいデータセットの確率。 つまり、モデルをデータセットAにフィッティングすることによって得られたパラメータ推定値の下で、データセットBの確率（密度）を求めます。これを一般的に行う方法はわかっていますが、私は単純な既存関数Rでこれを行うことができます。これを行う簡単な関数はありますか？ T
    r lm lme4 2017-02-15

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    glmnetとlmで普通の最小二乗

    この質問はで質問されましたが、満足のいく答えはありませんでした。 λ= 0のLASSOは通常の最小二乗と同等ですが、Rのglmnet()とlm()の場合はそうではありません。なぜですか？我々は相互作用項を追加したとき glmnet lm (Intercept) 12.19850081 12.30337 cyl -0.09882217 -0.11144 disp 0.0130
    r lm least-squares glmnet 2017-02-23
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