Ich bemühe mich sehr, eine Regressionslinie zu einem ggplot hinzuzufügen. Ich habe es zuerst mit abline versucht, aber ich habe es nicht geschafft, dass es funktioniert. Dann habe ich das versucht ... 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) Aber es funktioniert auch nicht.
Wie kann ich R anweisen, eine bestimmte Ebene als Referenz zu verwenden, wenn ich binäre erklärende Variablen in einer Regression verwende? Standardmäßig wird nur ein Level verwendet. lm(x ~ y + as.factor(b)) mit b {0, 1, 2, 3, 4}. Angenommen, ich möchte 3 anstelle der von R verwendeten Null verwenden.
Ich habe einen pandasDatenrahmen und möchte die Werte von Spalte A aus den Werten in den Spalten B und C vorhersagen können. Hier ein Spielzeugbeispiel: 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]}) Im Idealfall hätte ich so …
Ich möchte mit der lm()Funktion eine lineare Regression in R durchführen . Meine Daten sind eine jährliche Zeitreihe mit einem Feld für das Jahr (22 Jahre) und einem anderen für den Staat (50 Staaten). Ich möchte für jeden Zustand eine Regression anpassen, damit ich am Ende einen Vektor von lm-Antworten …
Ich habe ein Regressionsmodell für einige Zeitreihendaten, die den Drogenkonsum untersuchen. Der Zweck besteht darin, einen Spline an eine Zeitreihe anzupassen und 95% CI usw. zu berechnen. Das Modell sieht wie folgt aus: id <- ts(1:length(drug$Date)) a1 <- ts(drug$Rate) a2 <- lag(a1-1) tg <- ts.union(a1,id,a2) mg <-lm (a1~a2+bs(id,df=df1),data=tg) Die zusammenfassende …
Ich muss mit JuMP zwei Kurven (die beide zu kubischen Funktionen gehören sollten) in eine Reihe von Punkten einpassen. Ich habe eine Kurve angepasst, aber ich habe Probleme, zwei Kurven in denselben Datensatz einzufügen. Ich dachte, wenn ich Punkte auf Kurven verteilen kann - also wenn jeder Punkt nur einmal …
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