0

以下の線形回帰モデル用に生成したグラフを作成するために使用した結果の表をエクスポートするにはどうすればよいですか。

d <- data.frame(x=c(200110,86933,104429,240752,255332,75998,
                    204302,97321,342812,220522,110990,259706,65733),
                y=c(200000,110000,165363,225362,313284,113972,
                    137449,113106,409020,261733,171300,344437,89000))

lm1 <- lm(y~x,data=d)

p_conf1 <- predict(lm1,interval="confidence")


nd <- data.frame(x=seq(0,80000,length=510000))
p_conf2 <- predict(lm1,interval="confidence",newdata=nd)



plot(y~x,data=d,ylim=c(-21750,600000),xlim=c(0,600000)) ## data
abline(lm1) ## fit
matlines(d$x,p_conf1[,c("lwr","upr")],col=2,lty=1,type="b",pch="+")

matlines(nd$x,p_conf2[,c("lwr","upr")],col=4,lty=1,type="b",pch="+")
4

2 に答える 2

1

あなたが何を望んでいるのかまだ完全にはわかりませんが、これは合理的だと思われます：

dat1 <- data.frame(d,p_conf1)
dat2 <- data.frame(nd,y=NA,p_conf2)
write.csv(rbind(dat1,dat2),file="linpredout.csv")

これにはx、 (観測値または非観測点にy等しい)、予測値、および/境界が含まれます。NAfitlwrupr

編集：タイプミスを修正。

于 2012-12-27T18:25:54.433 に答える
0

これにより、信頼区間を構築するために必要な情報の一部を含む行列が返されます。

> coef(summary(lm1))
                Estimate   Std. Error   t value     Pr(>|t|)
(Intercept) 21749.037058 2.665203e+04 0.8160369 4.317954e-01
x               1.046954 1.374353e-01 7.6177997 1.037175e-05

線形回帰に関するテキストには、信頼区間の式が含まれている必要があります。使用している数式に応じて、いくつかの補助量を計算する必要がある場合があります。predict のコードが表示されます...コンソールで入力するだけです:

predict.lm

また、信頼区間は予測区間とは異なることを忘れないでください。

于 2012-12-27T17:50:47.950 に答える