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r - R での線形回帰とグループ化
関数を使用して R で線形回帰を実行したいと考えていlm()
ます。私のデータは、1 つのフィールドが年 (22 年) で、もう 1 つのフィールドが州 (50 州) の年次時系列です。最後に lm 応答のベクトルが得られるように、各状態の回帰を当てはめたいと思います。各状態に対して for ループを実行し、ループ内で回帰を実行し、各回帰の結果をベクトルに追加することを想像できます。ただし、これは R のようには見えません。SAS では「by」ステートメントを実行し、SQL では「group by」を実行します。これを行うRの方法は何ですか?
r - 制約付き最小二乗
1 人あたりのガス使用量に関する R の単純な回帰を当てはめています。回帰式は次のようになります。
log(pn)+log(pd)+log(ps)=1
ベータ係数(合計が 1)になる線形制約を含めたいと思います。lm
関数を使用せずにRでこれを(おそらく関数で)実装する簡単な方法はありconstrOptim()
ますか?
r - lm または loess 関数を変更して、ggplot2 の geom_smooth 内で使用します
lm
(または最終的に)関数を変更しloess
て、ggplot2 geom_smooth
(またはstat_smooth
)で使用できるようにする必要があります。
たとえば、これはstat_smooth
通常の使用方法です。
のパラメータlm2
の値として使用するカスタム関数を定義したいので、その動作をカスタマイズできます。method
stat_smooth
method='lm2'
のパラメータとして使用したことに注意してくださいstat_smooth
。このコードを実行すると、エラーが発生します。
eval (expr、envir、enclos) のエラー: 'nthcdr' には CDR をダウンさせるためのリストが必要です
よくわかりません。このlm2
メソッドは、外部で実行すると非常にうまく機能しますstat_smooth
。私はこれで少し遊んで、さまざまな種類のエラーが発生しましたが、R のデバッグ ツールに慣れていないため、それらをデバッグするのは困難です。return()
正直なところ、通話に何を入れるべきかわかりません。
r - R: nls() 式の多項式ショートカット表記
線形モデル関数 lm() を使用すると、多項式に次のようなショートカット表記を含めることができます。
これは、ユーザーが x^2 および x^3 変数を作成したり、 のように数式に入力したりする必要がないようにするためのショートカットですI(x^2) + I(x^3)
。非線形関数に匹敵する表記法はありますnls()
か?
r - R の実際のポイントからモデル化されたポイントへのドロップ ライン
昨日、通常の最小二乗法 (OLS) と主成分分析 (PCA) の違いの例を取り上げました。その図では、OLS と PCA によって最小化された誤差を示したかったので、実際の値と予測された線をプロットし、手動で (GIMP を使用して) ドロップ ラインを描いて、いくつかの誤差項を示しました。Rでエラー行の作成をコーディングするにはどうすればよいですか? 私の例で使用したコードは次のとおりです。
次に、黄色の線を手動で追加して、次のようにしました。
r - テストデータの因子レベルが不明な predict.lm()
モデルを因子データに適合させて予測しています。newdata
inpredict.lm()
にモデルにとって未知の因子レベルが 1 つ含まれている場合、すべてがpredict.lm()
失敗し、エラーが返されます。
predict.lm()
エラーだけでなく、モデルが知っている因子レベルの予測と未知の因子レベルの NA を返す良い方法はありますか?
コード例:
NA
最後のコマンドで、因子レベル「A」、「B」、「C」に対応する 3 つの「実際の」予測と、未知のレベル「D」に対応する予測を返したいと思います。
r - 多変量回帰
私には2つの扶養家族がいて、どちらも2つの変数と相互に依存しています。これは、Rでモデル化できますか(必ず!)、方法がわかりません。誰かヒントがありますか?
明確に言えば:
次のモデルでデータをモデル化したい:
注:coef2は両方の行Xiに表示され、Yiはそれぞれ入力データと出力データです。
私はここまで来ました:
相互依存関係を含むモデルの2行目を追加するにはどうすればよいですか?
あなたの助けは大歓迎です!乾杯、バスティアーン
r - データフレームから多くの変数を含む式を簡潔に書く方法は?
応答変数と、3 つの共変量を含むデータがあるとします (おもちゃの例として)。
データに線形回帰を当てはめたい:
個々の共変量を書き出す必要がないように、式を書く方法はありますか? たとえば、次のようなもの
(データフレームの各変数を共変量にしたい。)データフレームに実際に50個の変数があるので、書き出すのを避けたいx1 + x2 + x3 + etc
.
r - 回帰係数値を抽出する
薬物利用を調査するいくつかの時系列データの回帰モデルがあります。目的は、スプラインを時系列に適合させ、95%CIなどを計算することです。モデルは次のようになります。
の要約出力mg
は次のとおりです。
Pr(>|t|)
の値を使用して、a2
調査中のデータが自己相関しているかどうかをテストしています。
Pr(>|t|)
(このモデル0.33329で)のこの値を抽出し、それをスカラーに格納して論理テストを実行することは可能ですか?
あるいは、別の方法を使用して解決できますか?
r - NeweyWest を使用しているときに概要を更新するにはどうすればよいですか?
出力を修正するために NeweyWest 標準エラーを使用していlm() / dynlm()
ます。例えば:
係数は希望どおりに表示されますが、残念ながら、要約によって表示される R 二乗、F 検定などの回帰出力情報がすべて失われます。それで、堅牢な se と他のすべてのものを同じ要約出力に表示するにはどうすればよいのでしょうか。
1回の呼び出しですべてを取得するか、「古い」見積もりを上書きする方法はありますか? 何かをひどく見逃しただけだと思いますが、それは出力をスウィーブするときに本当に関係があります。
から取得したテスト例?dynlm
。
ところで:同じことが当てはまりますvcovHC