Bir ggplot'a bir regresyon çizgisi eklemek için çok çalışıyorum. Önce abline ile denedim ama çalışmasını sağlayamadım. Sonra bunu denedim ... 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) Ama o da çalışmıyor.
Bir regresyonda ikili açıklayıcı değişkenler kullanırsam, R'ye belirli bir seviyeyi referans olarak kullanmasını nasıl söyleyebilirim? Varsayılan olarak sadece bir seviye kullanıyor. lm(x ~ y + as.factor(b)) ile b {0, 1, 2, 3, 4}. Diyelim ki R tarafından kullanılan sıfır yerine 3 kullanmak istiyorum.
Bir pandasveri çerçevem var ve B ve C sütunlarındaki değerlerden A sütunundaki değerleri tahmin edebilmek istiyorum. İşte bir oyuncak örneği: 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]}) İdeal olarak, buna benzer bir şeye sahip olurdum, ols(A ~ …
lm()Fonksiyonu kullanarak R'de doğrusal bir regresyon yapmak istiyorum . Verilerim, bir alanı yıl (22 yıl) ve diğeri eyalet (50 eyalet) için olan yıllık bir zaman serisidir. Her durum için bir regresyon uydurmak istiyorum, böylece sonunda bir lm yanıtları vektörüm olur. Her durum için for döngüsü yaptığımı, ardından döngü içinde regresyon …