私がウェブを検索して見つけたものから、以下は、データに対して次数 2 の多項式回帰を実行するために使用するアプローチです (これはウェブから抜粋されたものです...現時点では実際のコマンドにアクセスできません)。私は自分のデータで実行しましたが、これを模倣しました):
Call:
lm(sample1$Population ~ poly(sample1$Year, 2, raw=TRUE))
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-46.888 -18.834 -3.159 2.040 86.748
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5263.159 17.655 298.110 < 2e-16 ***
sample1$Year 29.318 3.696 7.933 4.64e-05 ***
I(sample1$Year^2) -10.589 1.323 -8.002 4.36e-05 ***
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 38.76 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9407, Adjusted R-squared: 0.9259
F-statistic: 63.48 on 2 and 8 DF, p-value: 1.235e-05
私のデータセットは、データのグループのコレクションであり、各グループには、いくつかの変数の毎月のデータ測定値に対応する 70 以上の行があります。データの各グループの回帰を計算し、2 次導関数の統計的に有意な値を持つグループを見つける必要があります。group_id ごとに 1 つの行と、上記の要約を構成するデータ ポイントごとに 1 つの列を含むデータ セットを作成したいと考えています。