lm

6Ciepło

2Odpowiedz

lm wywoływana z wnętrza dlply zgłasza błąd "0 (nie-NA)" [r]

Używam dlply() z niestandardową funkcją, której średnie nachylenia lm() pasują do danych, które zawierają pewne wartości NA, oraz Pojawia się błąd "Błąd w lm.fit (x, y, offset = offset, singular.ok =

r plyr lm 2012-03-01

---

45Ciepło

3Odpowiedz

Wartości współczynników regresji wyodrębnienia

Mam model regresji dla niektórych szeregów czasowych danych badających wykorzystanie narkotyków. Celem jest, aby dopasować splajn do szeregów czasowych i wypracować 95% CI itp model jest następujący:

r regression lm 2011-07-05

---

20Ciepło

4Odpowiedz

R: standardowe wyjście błędów z lm obiektu

Mamy lm od obiektu i chcesz wyodrębnić błędu standardowego lm_aaa<- lm(aaa~x+y+z) Wiem funkcja podsumowania, nazwy i współczynników. Jednak podsumowanie wydaje się być jedynym sposobem ręcznego dost

r regression lm standard-error 2012-06-19

---

29Ciepło

1Odpowiedz

R: numeryczny "envir" nie ma długości jeden w przewidywaniu()

Próbuję przewidzieć wartość w R przy użyciu funkcji predict(), przekazując zmienne do modelu. otrzymuję następujący błąd: Error in eval(predvars, data, env) : numeric 'envir' arg not of length on

r lm predict 2012-01-26

---

7Ciepło

2Odpowiedz

Upuszczanie linii od rzeczywistych do wymodelowanych punktów w R

Wczoraj I worked up an example of różnica między zwykłymi najmniejszymi kwadratami (OLS) a analizą głównych składowych (PCA). Dla tej ilustracji chciałem pokazać błędy zminimalizowane przez OLS i PCA,

r graphics lm 2010-09-17

---

6Ciepło

1Odpowiedz

Zapobiegaj używaniu NA w regresji regresji

Mam wektor Y zawierający przyszłe zwroty, a wektor X zawiera bieżące wyniki. Ostatnim elementem Y jest NA, ponieważ ostatni powrót prądu jest również końcem dostępnej serii. X = { 0.1, 0.3, 0.2, 0.5 }

r lm 2011-12-09

---

6Ciepło

1Odpowiedz

R: nie można przewidzieć określonej wartości

> age <- c(23,19,25,10,9,12,11,8) > steroid <- c(27.1,22.1,21.9,10.7,7.4,18.8,14.7,5.7) > sample <- data.frame(age,steroid) > fit2 <- lm(sample$steroid~poly(sample$age,2,raw=TRUE)) > fit2 Call:

r linear-regression prediction lm 2011-12-13

---

6Ciepło

1Odpowiedz

lm predict nie przewiduje

Mam 2 ramki danych. Jednym z nich jest dane treningowe (pubs1), drugie (pubs2) dane testowe. Mogę utworzyć obiekt regresji liniowej, ale nie mogę utworzyć prognozy. Nie robię tego po raz pierwszy i ni

r linear-regression prediction lm predict 2012-03-27

---