X是一个矩阵,MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行、列都计算,FUN为具体函数。 > ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2) > ma [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 1 7 [2,] 2 4 6 8 > apply(ma, c(1,2), sum) [,1]
这些系数也表示了该主成分中那个或那些属性影响PCxx的程度,在本例的PC1中,由于rank是0.999,说明rank对PC1的值其决定性作用,结合上文PC1的决定度是100%,因此,可以认为df的样本索引就是按照rank排列的(实际上,df的每一行就是按照rank的大小排列的)
简化后的模型drop1应用原模型简化后的模型drop1应用原模型选择自变量移除次要自变量返回简化后的模型 小结 drop1函数为R语言用户提供了一种高效的方式来简化多元线性回归模型。通过识别并移除对模型贡献有限的自变量,用户可以构建出更简洁和更具解释力的模型。 在本文中,我们深入探讨了drop1函数的基本用法,提供了相关代码...
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