ggplot에 회귀선을 추가하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 처음에는 abline으로 시도했지만 제대로 작동하지 못했습니다. 그런 다음 이것을 시도했습니다 ... data = data.frame(x.plot=rep(seq(1,5),10),y.plot=rnorm(50)) ggplot(data,aes(x.plot,y.plot))+stat_summary(fun.data=mean_cl_normal) + geom_smooth(method='lm',formula=data$y.plot~data$x.plot) 그러나 그것도 작동하지 않습니다.
회귀에서 이진 설명 변수를 사용하는 경우 R에게 특정 수준을 참조로 사용하도록하려면 어떻게해야합니까? 기본적으로 일정 수준을 사용하고 있습니다. lm(x ~ y + as.factor(b)) 와 함께 b {0, 1, 2, 3, 4}. R에서 사용하는 0 대신 3을 사용하고 싶다고 가정 해 보겠습니다.
나는이 pandas데이터 프레임을 내가 여기에 열 B와 C의 값에서 열 A의 값을 예측할 수에 싶습니다 장난감 예입니다 : import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) 이상적으로는 다음과 같은 ols(A ~ B + C, data = df)것이 있지만 …
lm()함수를 사용하여 R에서 선형 회귀를 수행하고 싶습니다 . 내 데이터는 연도 (22 년)에 대한 필드와 주 (50 개 주)에 대한 필드가있는 연간 시계열입니다. 나는 각 상태에 대한 회귀를 맞추고 싶어서 결국에는 작품 반응의 벡터를 가지게됩니다. 각 상태에 대해 for 루프를 수행 한 다음 루프 내부에서 회귀를 수행하고 각 회귀의 결과를 …