Berechnung Koeffizienten bivariate lineare Regression

Question

Question to be answered

Wer weiß, wie das beigefügte Problem in zwei Zeilen Code zu lösen? Ich glaube, dass eine as.matrix arbeiten würde, um eine Matrix zu erstellen, X, und dann X %*% X, t(X) und solve(X) zu verwenden, um die Antwort zu erhalten. Es scheint jedoch nicht zu funktionieren. Jede Antwort wird helfen, danke.

Answer 1

würde ich mit read.csv statt read.table

empfehlen Es wäre nützlich für Sie über den Unterschied der beiden Funktionen in diesem Thread zu gehen: read.csv vs. read.table

df <- read.csv("http://pengstats.macssa.com/download/rcc/lmdata.csv") 
model1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = df) 
coefficients(model1) # get the coefficients of your regression model1 
summary(model1) # get the summary of model1 

Answer 2

Basierend auf der Antwort von @kon_u Hier ist ein Beispiel, um es von Hand zu tun:

df <- read.csv("http://pengstats.macssa.com/download/rcc/lmdata.csv") 
model1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = df) 
coefficients(model1) # get the coefficients of your regression model1 
summary(model1) # get the summary of model1 

### Based on the formula 
X <- cbind(1, df$x1, df$x2) # the column of 1 is to consider the intercept 
Y <- df$y 
bhat <- solve(t(X) %*% X) %*% t(X) %*% Y # coefficients 
bhat # Note that we got the same coefficients with the lm function