Bardzo się staram dodać linię regresji na wykresie ggplot. Najpierw próbowałem z abline, ale nie udało mi się to zrobić. Potem spróbowałem tego ... 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) Ale to też nie działa.
Jak mogę powiedzieć R, aby używał określonego poziomu jako odniesienia, jeśli używam binarnych zmiennych objaśniających w regresji? Po prostu domyślnie używa jakiegoś poziomu. lm(x ~ y + as.factor(b)) z b {0, 1, 2, 3, 4} . Powiedzmy, że chcę użyć 3 zamiast zera używanego przez R.
Mam pandasramkę danych i chciałbym móc przewidzieć wartości kolumny A na podstawie wartości w kolumnach B i C. Oto przykład zabawki: 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]}) Najlepiej byłoby, gdybyś miał coś takiego, ols(A ~ B …
Chcę wykonać regresję liniową w R za pomocą lm()funkcji. Moje dane to roczny szereg czasowy z jednym polem dla roku (22 lata) i drugim dla stanu (50 stanów). Chcę dopasować regresję dla każdego stanu, tak aby na końcu mieć wektor odpowiedzi lm. Mogę sobie wyobrazić wykonanie pętli for dla każdego …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.