lineare Regressionsgleichung R

Wenn wir eine lineare Regression in R ausgeführt, unter welcher Variable ist R der tatsächliche Regressionsgleichung speichern, damit meine ich nicht R tatsächlich die Gleichung in der Form speichern:lineare Regressionsgleichung R

y = B0 + B1x1 + B2x2 + B3x3 usw.

Ich frage, weil ich später auf diese Gleichung aufrufen möchte, oder würde ich eine neue Variable erstellen und lassen Sie es gleich der obigen Gleichung und gleichzeitig meine Beta-Werte wie z dass (zum Beispiel) in R

z = 0,1 + 0,2x1 + 0,3x2 + 0,4x3 usw.

Ich verstehe eine Funktion vorhersagen können, aber ich bin nicht sicher, ob das ist, was ich für genau

Quelle

2016-11-10 John

'fm <- lm (Nachfrage ~ Zeit, BOD); Formel (fm) ' –

Anders als mit' predicate' wird die Gleichung nicht in der Form gespeichert, die Sie beschreiben, afaik. Der nächste kann 'coef' sein, aus dem Sie den Rest konstruieren können. –

Wenn Sie die geschätzten Koeffizienten auf ein neues Dataset anwenden möchten, verwenden Sie "vorhersagen". Wenn Sie nicht sicher sind, wie Sie dies genau verwenden sollten, schauen Sie sich die Hilfedatei an (wenn Sie 'lm' verwenden, wäre das'? Predicate.lm') und andere ähnliche Fragen zu SO, z. http://StackOverflow.com/Questions/9028662/Predict-Maybe-im-not-understanding-it. Wenn Sie die Formel für einen anderen Zweck verwenden möchten, extrahieren Sie sie und verwenden Sie sie wie G. Grothendieck in seinem Kommentar beschrieben. – konvas

Suche Wenn Sie die Koeffizienten erhalten möchten, verwenden Sie Zusammenfassung() auf Ihrem lm.

Um nur die Modell Begriffe und ihre Schätzungen SEs, etc ...

my_lm <- lm(Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Width+Petal.Length,iris) 
coeffients <- summary(my_lm)$coefficients 
coeffients 
       Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|) 
(Intercept) 1.8559975 0.25077711 7.400984 9.853855e-12 
Sepal.Width 0.6508372 0.06664739 9.765380 1.199846e-17 
Petal.Width -0.5564827 0.12754795 -4.362929 2.412876e-05 
Petal.Length 0.7091320 0.05671929 12.502483 7.656980e-25

Sie können dann aber verwenden Sie zu sehen. Schließlich Formel() wird das zurückzugeben, was man im Film genannt für()

formula(my_lm) 
Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Width + Petal.Length

Wenn Sie möchten, um dieses Objekt nicht verwenden vorhersagen(), können stattdessen verwendet werden.

my_coef<-(coeffients[,1]) 
my_coef 
(Intercept) Sepal.Width Petal.Width Petal.Length 
    1.8559975 0.6508372 -0.5564827 0.7091320

Quelle

2016-11-10 16:17:54 akaDrHouse

lineare Regressionsgleichung R

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