问题标签 [lm]

数据：

...

下的I(levels==1)意思是levels==1？如果没有，我怎样才能只在等于时才对Yvs进行回归？Xlevels1

我试图找到一个参考来解释如何计算局部多项式回归的标准误差？具体来说，在 R 中，可以使用 loess 函数获取模型对象，然后使用 predict 函数检索标准误差。在某处是否有实际发生的事情的参考？在残差中可能存在序列相关的情况下，必须使用 Newey-West 类型的方法对此进行调整，有没有一种方法可以像使用 lm 的常规 OLS 一样使用三明治包来做到这一点？

我尝试查看源代码，但标准错误计算调用了 C 函数。

我试过像这样做 lm: lm(b.div$chao1.ave ~ b.div$lg.std.len)，但是随后predict()警告说 newdata 和 variables 的长度不同。所以，我尝试了上面的方法，现在predict()给出一个错误，说它无法识别对象。请问怎么修？

我在时间序列上使用 lm，实际上效果很好，而且超级超级快。

假设我的模型是：

我在训练集上训练它：

...我可以对新数据进行预测：

这非常好用，而且速度非常快。

我想将滞后变量添加到模型中。现在，我可以通过增加我的原始训练集来做到这一点：

更新公式：

...并且培训会很好地工作：

但是，问题在于无法使用“预测”，因为无法以批处理方式在测试集中填充 y_1。

现在，对于很多其他回归的东西，有很方便的方式在公式中表达它们，比如poly(x,2)等等，这些直接使用未经修改的训练和测试数据。

所以，我想知道是否有某种方法可以在公式中表达滞后变量，以便predict可以使用？理想情况下：

...无需增加（不确定这是否是正确的词）训练和测试数据集，并且能够predict直接使用？

许多函数的输出都在列表结构中——例如 lm()。因此，您可以使用“$”或带方括号的索引来检索输出的单独部分。我的问题是如何以列表形式创建输出，而不会公开表明它是一个列表。如您所知，当在屏幕上打印列表时，通常会指示子列表名称或索引，如下所示：

但是，lm() 输出从不使用“$”和子列表名称显示不同的子列表 - 尽管您可以使用“$”和子列表名称提取这些子列表。

第二个问题与某些函数的输出包含的内容远比实际打印在屏幕上的内容（例如，lm() 再次）有关这一事实。如果我们将 str() 用于拟合模型，我们将在拟合模型中看到一大堆内容，其中大部分没有打印出来。这是如何实现的？该函数是否像下面那样分别打印某些内容并输出其他内容（使用 invisible()）？

谢谢！

这个问题来自我设法解决的更简单的问题。所以这是我原来的问题。

在我的数据中，我有很多类别，但我对估计所有类别的系数不感兴趣，我只是想检验一个假设，即类别没有区别。调用summary我的对象会产生我的报告不需要的大部分信息。

如何仅从 call to 中提取最后一行summary(l1)？

在这种特殊情况下，我可以只使用anova函数

并且只获得了我需要的信息，只是格式与summary(l1)生成的不同。

如果我对某个对象有某种摘要，而我只想提取其中的特定部分，summary(object)该怎么办？例如，如何R只打印 call 行summary(l1)？

ps 我知道summary(l1)$fstatistic。

我正在尝试从 biglm 中使用的 QR 分解中恢复 R 矩阵。为此，我使用了 vcov.biglm 中的一部分代码并将其放入如下函数中：

更具体地说，我试图从基本包中获得与使用 qr.R 相同的结果，该包用于类“qr”的 QR 分解，例如 lm 类 (lm$qr) 中包含的那些。基本函数的代码如下：

除了符号之外，我设法为样本回归获得了相同的结果。

比较两者，很明显绝对值匹配，但符号不匹配。

我不太明白为什么会这样。我希望能够从 biglm 获得与 lm 相同的 R 矩阵结果。

该数据集有 252 个观测值和 18 个变量。我需要每十次观察的测试样本和剩余数据的训练样本，因此我创建了两个单独的数据集：

我可以使用除brozekand之外的所有预测变量进行线性回归density：

我需要做一个主成分回归模型

但这仍然包括变量brozek和density。

我如何排除这些变量来做 PCR 模型？

我在设置先验对比时遇到问题，想寻求帮助。以下代码应给出与因子水平“d”的两个正交对比。

我得到的是：

但我希望 (Intercept) 的估计值为 5.00，因为它应该等于 d 级，对吧？其他估计也看起来很奇怪......

我知道我可以使用 relevel(A, ref="d") （它们正确显示的地方）更容易地获得正确的值，但我有兴趣学习正确的公式来测试自己的假设。如果我使用以下代码（来自网站）运行类似的示例，它会按预期工作：

我真的很感激对此的一些解释。

谢谢， 杰里米亚斯

我有一个数据集，我正在尝试使用lm(). 那部分是直截了当的。

我还可以使用abline( lm( x ~ y ) ).

但是现在我想写拟合的参数，比如adjusted r-squared沿着线。
因此，如果我悬停绘制不同的数据集及其各自的拟合，我应该能够沿线打印一些拟合值。

是否可以在 R 中执行此操作。