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我想使用该lm()函数在 R 中进行线性回归。我的数据是一个年度时间序列，其中一个字段代表年（22 年），另一个字段代表州（50 个州）。我想为每个状态拟合一个回归，以便最后我有一个 lm 响应向量。我可以想象为每个状态执行 for 循环，然后在循环内执行回归并将每个回归的结果添加到向量中。然而，这似乎不太像 R。在 SAS 中，我会做一个“by”语句，而在 SQL 中，我会做一个“group by”。这样做的R方式是什么？

我在 R 中拟合了人均天然气使用量的简单回归。回归公式如下所示：

我想包括一个线性约束，即log(pn)+log(pd)+log(ps)=1（总和为一）的 beta 系数。有没有一种简单的方法可以lm在 R 中实现这个（可能在函数中）而不必使用constrOptim()函数？

我需要修改lm（或最终loess）函数，以便可以在 ggplot2 geom_smooth（或stat_smooth）中使用它。

例如，这是stat_smooth正常使用的方式：

我想定义一个自定义lm2函数用作methodin 参数的值stat_smooth，这样我就可以自定义它的行为。

请注意，我已method='lm2'在stat_smooth. 当我执行此代码时，出现错误：

eval 中的错误（expr，envir，enclos）：“nthcdr”需要一个列表来 CDR 下来

我不太明白。该lm2方法在stat_smooth. 我玩了一下，遇到了不同类型的错误，但由于我对 R 的调试工具不满意，所以我很难调试它们。老实说，我不明白我应该在return()电话中输入什么。

使用线性模型函数 lm() 多项式公式可以包含这样的快捷符号：

这是一个快捷方式，使用户不必创建 x^2 和 x^3 变量或在公式中键入它们，例如I(x^2) + I(x^3). 非线性函数有可比的符号nls()吗？

昨天我研究了一个普通最小二乘法 (OLS) 与主成分分析 (PCA) 之间差异的示例。对于那个插图，我想展示 OLS 和 PCA 最小化的误差，所以我绘制了实际值、预测线，然后我手动（使用 GIMP）画了一条下降线来说明几个误差项。如何编码在 R 中创建错误行？这是我用于示例的代码：

然后我手动添加了黄线以生成以下内容：

我正在拟合一个模型来分解数据并进行预测。如果newdatainpredict.lm()包含模型未知的单个因子水平，则all ofpredict.lm()失败并返回错误。

有没有一种好方法可以predict.lm()返回模型知道的那些因子水平的预测和未知因子水平的 NA，而不仅仅是一个错误？

示例代码：

我希望最后一个命令返回对应于因子水平“A”、“B”和“C”以及NA对应于未知水平“D”的三个“真实”预测。

我有两个依赖项，它们都依赖于两个变量并且相互依赖，这可以在 R 中建模（必须是！）但我不知道怎么做，有人提示吗？

明确地说：

我想用以下模型对我的数据进行建模：

注：coef2 出现在 Xi 两行，Yi 分别为输入和输出数据

我做到了这一点：

现在如何添加模型的第二行，包括交叉依赖？

非常感谢您的帮助！干杯，巴斯蒂安

假设我有一个响应变量和一个包含三个协变量的数据（作为一个玩具示例）：

我想对数据进行线性回归：

有没有办法写公式，这样我就不必写出每个单独的协变量？例如，像

（我希望数据框中的每个变量都是协变量。）我问是因为我的数据框中实际上有 50 个变量，所以我想避免写出x1 + x2 + x3 + etc.

我有一个用于调查药物使用的时间序列数据的回归模型。目的是将样条曲线拟合到时间序列并计算出 95% CI 等。模型如下：

的摘要输出mg为：

我正在使用 的Pr(>|t|)值a2来测试正在调查的数据是否是自相关的。

是否可以提取Pr(>|t|)（在此模型中为 0.33329）的此值并将其存储在标量中以执行逻辑测试？

或者，可以用其他方法解决吗？

我正在使用 NeweyWest 标准错误来更正我的lm() / dynlm()输出。例如：

系数以我想要的方式显示，但不幸的是，我丢失了所有回归输出信息，如 R 平方、F-Test 等，这些信息由摘要显示。所以我想知道如何在同一个摘要输出中显示强大的 se 和所有其他内容。

有没有办法在一个电话中获得所有内容或覆盖“旧”估计？我敢打赌我只是错过了一些严重的事情，但这在编织输出时确实很重要。

测试示例，取自?dynlm.

顺便说一句：同样适用于vcovHC