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我有数据必须适合线性模型。我也有与每个 x 和 y 值相关的错误。

基本上我想做这样的事情（所有向量的长度相同）：

lm(y_data +- y_errors ~ x_data +- x_errors)

但显然这行不通。

看来 Origin 可以做到（http://www.originlab.com/doc/Origin-Help/LinearFit-XErr-Dialog）。

我如何告诉 R 使用 x 和 y 误差来创建线性模型，就像 Origin 一样？

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1 回答 1

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考虑到 x 和 y 可以分别有 xe 和 ye 的误差。对于每个 (x,y) 组合，如果添加和分析以下组合，它们可能会得到你想要的。尝试与 originlab 结果进行比较。

x,y
x-xe, y-ye
x+xe, y+ye
x-xe, y+ye
x+xe, y-y2

要获得这些组合，请尝试以下代码（将 x、y、xe 和 ye 替换为您的数据）

x = c(1,2,3,4)
xe = 0.1
y = c(12, 24, 28, 46)
ye = 1.3

ddf = data.frame(xx=as.numeric(), yy=as.numeric())
i=1
counter=1
while(i<(length(x)+1)){
    ddf[counter,]=c(x[i],y[i])
    ddf[counter+1,]=c(x[i]-xe,y[i]-ye)
    ddf[counter+2,]=c(x[i]+xe,y[i]+ye)
    ddf[counter+3,]=c(x[i]-xe,y[i]+ye)
    ddf[counter+4,]=c(x[i]+xe,y[i]-ye)
    counter = counter+5
    i = i+1
}
ddf
    xx   yy
1  1.0 12.0
2  0.9 10.7
3  1.1 13.3
4  0.9 13.3
5  1.1 10.7
6  2.0 24.0
7  1.9 22.7
8  2.1 25.3
9  1.9 25.3
10 2.1 22.7
11 3.0 28.0
12 2.9 26.7
13 3.1 29.3
14 2.9 29.3
15 3.1 26.7
16 4.0 46.0
17 3.9 44.7
18 4.1 47.3
19 3.9 47.3
20 4.1 44.7

然后运行测试：

with(ddf, lm(yy~xx))

Call:
lm(formula = yy ~ xx)

Coefficients:
(Intercept)           xx  
      1.169       10.533
于 2014-09-01T17:04:38.890 回答