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以下に示す関数から合成的に生成されたデータがあります。

fn <- function(w1,w2){
  f= -(0.1 + 1.3*w1 + 0.4*w2 - 1.8*w1*w1 - 1.8*w2*w2)
  return(f)
}

次に、以下に示す値でデータ フレームを作成します。

x = data.frame(
  yval = fn(seq(0.1,0.9,by=0.01),seq(1.1,0.3,by=-0.01)),
  x1 = seq(0.1,0.9,by=0.01),
  x2 = seq(1.1,0.3,by=-0.01)
)

以下に示すように、多項式フィットを使用して fn の多項式の係数を再作成できるかどうかを確認したい

fit = lm(yval ~ x1 + x2 + I(x1^2) + I(x2^2),data=x)
coef(fit)

ただし、上記のコードを実行すると、次のようになります

(Intercept)          x1          x2     I(x1^2)     I(x2^2) 
      2.012      -5.220          NA       3.600          NA

x2 という用語は決して「検出」されなかったようです。私が間違っている可能性があることを誰かが知っていますか？合成線形データを作成し、lm を使用して係数を再作成しようとすると、係数がかなり正確に返されることがわかっています。前もって感謝します。

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2 つの予測子のグリッドに適合している場合は、 が必要ですexpand.grid。

x <- expand.grid(x1=seq(0.1, 0.9, by=0.01), x2=seq(1.1, 0.3, by=-0.01))
x$yval <- with(x, fn(x1, x2))

fit = lm(yval ~ x1 + x2 + I(x1^2) + I(x2^2),data=x)
coef(fit)
(Intercept)          x1          x2     I(x1^2)     I(x2^2) 
       -0.1        -1.3        -0.4         1.8         1.8
于 2013-06-29T17:28:57.173 に答える