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データ：

...

I(levels==1)平均は以下levels==1ですか？そうでない場合、等しい場合にのみYvsの回帰を行うにはどうすればよいですか?Xlevels1

ローカル多項式回帰の標準誤差を計算する方法を説明するリファレンスを見つけようとしていますか？具体的には、Rでは、loess関数を使用してモデルオブジェクトを取得し、次にpredict関数を使用して標準誤差を取得できます。実際に起こっていることへの言及はどこかにありますか？残差に系列相関がある可能性がある場合、Newey-Westタイプの方法を使用してこれを調整する必要がありますが、lmを使用する通常のOLSの場合と同様に、サンドイッチパッケージを使用してこれを行う方法はありますか？

ソースを調べてみましたが、標準誤差の計算でC関数が呼び出されます。

私は次のようにlmを実行しようとしましたlm(b.div$chao1.ave ~ b.div$lg.std.len)が、その後、predict()newdataと変数の長さが異なるという警告が表示されます。そこで、上記の方法を試しましたpredict()が、オブジェクトを認識しないというエラーが表示されます。修正方法を教えてください。

私は時系列で lm を使用していますが、これは実際には非常にうまく機能し、超高速です。

私のモデルは次のとおりです。

これをトレーニング セットでトレーニングします。

...そして、新しいデータの予測を行うことができます:

これは非常にうまく機能し、本当に高速です。

ラグ変数をモデルに追加したいと考えています。ここで、元のトレーニング セットを拡張することでこれを行うことができます。

式を更新します。

...そしてトレーニングはうまくいきます：

ただし、問題は、バッチ方式でテスト セットに y_1 を入力する方法がないため、「予測」を使用する方法がないことです。

さて、他の多くの回帰については、式で表現するための非常に便利な方法がありpoly(x,2)、これらは変更されていないトレーニング データとテスト データを直接使用して機能します。

それで、数式でラグ変数を表現する方法があるのではないかと思っています。それをpredict使用できますか？理想的には：

...トレーニングとテストのデータセットを拡張する必要がなく (それが正しい言葉かどうかはわかりません)、predict直接使用できるだけですか?

多くの関数の出力はリスト構造になっています - 例えば lm()。その結果、「$」または角括弧を使用したインデックスを使用して、出力の個別のセクションを取得できます。私の質問は、それがリストであることをあからさまに示すことなく、リスト形式で出力を作成する方法です。ご存じのように、リストが画面に出力されると、通常、次のようにサブリスト名またはインデックスが示されます。

ただし、「$」とサブリスト名を使用してこれらのサブリストを抽出することはできますが、lm() の出力は、「$」とサブリスト名を使用して異なるサブリストを表示することはありません。

2 番目の質問は、一部の関数の出力には、実際に画面に表示されるものよりもはるかに多くの情報が含まれているという事実に関するものです (例: lm())。当てはめたモデルに str() を使用すると、当てはめたモデル内に大量のコンテンツが表示されますが、そのほとんどは出力されません。これはどのように達成されますか？以下のように、関数は何かを出力し、別のものを (invisible() を使用して) 別々に出力しますか?

ありがとう！

この問題は、私が何とか自分で解けた簡単な問題から来ています。だからここに私の元の質問があります。

私のデータには多くのカテゴリがありますが、それらすべての係数を推定することに興味はありません。カテゴリに違いがないという仮説をテストしたいだけです。オブジェクトを呼び出すとsummary、レポートに必要のないほとんどの情報が生成されます。

への呼び出しから最後の行だけを抽出するにはどうすればよいsummary(l1)ですか?

この特定のケースでは、anova関数を使用できます

必要な情報だけを、summary(l1)生成されるものとは異なる形式で取得しました。

オブジェクトに関する何らかの要約があり、特定の部分だけを抽出したい場合はどうすればsummary(object)よいですか? たとえば、R電話の行だけを印刷するにはどうすればよいsummary(l1)ですか?

ps私は知っていsummary(l1)$fstatisticます。

biglm で使用される QR 分解から R 行列を復元しようとしています。このために、vcov.biglm のコードの一部を使用して、次のように関数に入れています。

より具体的には、lm クラス (lm$qr) に含まれるクラス "qr" の QR 分解で使用される基本パッケージから qr.R を使用するのと同じ結果を得ようとしています。ベース関数のコードは次のとおりです。

兆候を除いて、サンプル回帰で同じ結果を得ることができました。

両方を比較すると、絶対値が一致することは明らかですが、符号は一致しません。

これがなぜなのか、私にはよくわかりません。R 行列に対して biglm の lm と同じ結果が得られるようにしたいと考えています。

データセットには、252 個の観測値と 18 個の変数があります。10 番目ごとの観測値を含むテスト サンプルと、残りのデータを含むトレーニング サンプルが必要だったので、2 つの別個のデータセットを作成しました。

brozekとを除くすべての予測子を使用して、線形回帰を実行できますdensity。

主成分回帰モデルを実行する必要があります

ただし、これには変数brozekとが含まれますdensity。

これらの変数を除外して PCR モデルを作成するにはどうすればよいですか?

アプリオリなコントラストの設定に問題があり、助けを求めたいと思います。次のコードは、因子水準「d」に 2 つの直交対比を与える必要があります。

私が得るものは次のとおりです。

しかし、(Intercept) の推定値は 5.00 になると予想しています。これはレベル d に等しいはずですよね? また、他の見積もりは奇妙に見えます...

relevel(A, ref="d") (正しく表示される) を使用すると正しい値を簡単に取得できることはわかっていますが、自分の仮説をテストするための正しい定式化を学ぶことに興味があります。次のコード (Web サイトから) を使用して同様の例を実行すると、期待どおりに動作します。

これについての説明をいただければ幸いです。

ありがとう、ジェレミアス

データセットがあり、を使用して線形モデルを当てはめようとしていlm()ます。その部分は簡単です。

を使用して、この適合を散布図のグラフにプロットすることもできますabline( lm( x ~ y ) )。

adjusted r-squaredしかし、今は線に沿ったフィットなどのパラメータを書きたいと思っています。
そのため、さまざまなデータセットとそれぞれのフィットをホバー プロットすると、線に沿ってフィットの値の一部を出力できるはずです。

Rでこれを行うことは可能ですか？