問題タブ [lm]

lm()引数、、、、formulaおよびをdata使用して実行しています。私の体重は数値変数に保存されています。na.actionweights

• 数式を文字（つまりformula = "Response~0+."）として指定すると、重みが適切な長さではないというエラーが発生します（適切な長さであっても）。
• 引用符なしで数式を指定すると（つまりformula = Response~0+.）、関数は正常に機能します。

私はドキュメントでこの文に出くわしましたlm()：

すべての重み、サブセット、およびオフセットは、数式の変数と同じ方法で評価されます。つまり、最初にデータで、次に数式の環境で評価されます。

これは私には解釈が難しいですが、私の質問に対する答えが含まれていると感じています。

私はいくつかの B スプライン回帰 (一次、シングル ノット、それほど複雑ではない) に取り組んでおり、内部ノットの前の部分と後の部分のパラメーター推定値を比較したいと考えています。

今、私はこのようなものを持っています:

次にfit、切片推定と 2 セットのパラメータ推定があります。

これらの 2 つのパラメーター セットを互いに比較することに興味があります。bsモデル オブジェクトを分割する方法や、これら 2 つのサブモデルを抽出する方法を知っている人はいますか? または、F 値を R の ap 値に変換して、これらのテストを手動で実行できるようにします。

R スクリプトで lm を使用して、いくつかの点で線形近似を取得することを学びました。それで、私はそれを行い（うまくいきました）、フィットを出力しました：

この適合性がどれほど優れているかを判断する最善の方法を決定しようとしています。この適合を他のいくつかの適合と比較する必要があります (これもlm()関数を使用して線形です)。この要約のどの値が、この適合度を判断する最良の方法でしょうか? 残差標準誤差を使用することを考えていました。助言がありますか。また、フィット変数からその値を抽出するにはどうすればよいですか?

R スクリプトの lm 呼び出しから取得した 2 つの線形近似があります。例えば...

fit1これらの 2 つの線 (とfit2) が交差する場合、それらが交差する (x,y) 点を見つけたいと思います。

重複の可能性：
Rで2つの線形フィットが交差する場所を見つける

グラフ上のいくつかのポイント (通常は約 6 または 7 ポイントのみ) が与えられた場合、ソリューションが次の要素で構成される最適なソリューションを見つける必要があります。

1. 2 本の直線
2. 線は交差する必要があります
3. 交点 (x ポイント) は、指定した 2 つの値 (xLow と xHigh など) の間にある必要があります。

nls (またはそれ以上の何か) を使用してこれを行うにはどうすればよいですか?

最適なものが複数ある場合は、どれでもかまいません。基本的に、2 つの線は V を形成します。

Rのlm（）関数を使用して線形回帰を計算したい。さらに、回帰の傾きを取得したい。ここで、に切片を明示的に与えるlm()。

インターネットで例を見つけて、R-help "？lm"を読み込もうとしましたが（残念ながら理解できませんでした）、うまくいきませんでした。誰かが私の間違いがどこにあるか教えてもらえますか？

あなたの助けに感謝します。

私はアンバランスなデザイン/サンプルを扱っており、もともと学んだaov(). lm()ANOVA テストでは、 を使用するのではなく、 を使用してフィッティングを使用するタイプ III 平方和を使用する必要があることがわかりましたaov()。

問題は、 を使用して事後テスト (特に Tukey の HSD) を取得することlm()です。私が行ったすべての調査simintでは、multcompパッケージでの使用は機能すると言われていましたが、更新されたので、そのコマンドは利用できないようです. aov()また、計算するために通過することに依存しているようです。

基本的に、R について私が見つけたすべての Tukey HSD テストaov()は、lm(). タイプ III の二乗和を取得するには、不均衡な設計に必要な以下を使用する必要があります。

を使用して mod で Tukey HSD テストを使用するにはどうすればよいlm()ですか? または逆に、Type III を使用して ANOVA を計算しても、Tukey HSD テストを実行できますか?

ありがとう！

lm(bp~height+age, data=mydata)名前ではなく番号で列を指定したいようなものの代わりに。

私は試しlm(mydata[[1]]~mydata[[2]]+mydata[[3]])ましたが、これに関する問題は、適合モデルでは、係数mydata[[2]]になどの名前が付けられmydata[[3]]ているのに対し、実際の列名を付けたいことです。

おそらくこれはあなたのケーキを食べずに食べるケースですが、専門家がこれが可能かどうかアドバイスできるなら、私は感謝します.

を右側の変数として使用lmして回帰を実行するとします。factor因子のどのレベルが基本カテゴリ（多重共線性を回避するために除外されるもの）であるかを選択するための最良の方法は何ですか。私には多くの要因があるため、切片を除外することに興味がないことに注意してください。

また、data.frameに直接作用するものではなく、数式ベースのソリューションが必要ですが、そのための本当に優れたソリューションがあると思われる場合は、それも投稿してください。

私の解決策は次のとおりです。

除外されたカテゴリbylmは、ファクターの最初のレベルであるため、で指定されたものがbase_cat()最初のレベルになるようにレベルを並べ替え、残りを後に置きます。

他のアイデアはありますか？

私はこのようなことをしたいと思っています:

これを行う代わりに：

私の質問が理にかなっていることを願っています！どうもありがとう、みんな！