线性回归(Linear regression) 在R中,函数lm(formula, data,…)用于fit一个线性回归模型,详见lm function - RDocumentation 即Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+ε ,这里 Y 为要预测的结果变量/因变量, Xi 为预测因子/自变量 那么这里,我们跟上一节一样,使用线性回归预测Boston数据集中的房价 数据处理 library(MASS)...
png(file="linearregression.png") # 生成图表 plot(y,x,col="blue",main="Height & Weight Regression", abline(lm(x~y)),cex=1.3,pch=16,xlab="Weight in Kg",ylab="Height in cm") 图表如下: R 语言实例
svm(formula = y ~ x, type = "nu-regression",kernel = "linear") Parameters: SVM-Type: nu-regression SVM-Kernel: linear cost: 1 gamma: 1 nu: 0.5 Number of Support Vectors: 2 > predictedY3 <- predict(svm.r3, mydata); predictedY3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
eg-2.csv 171· 百度网盘 简单线性回归 simple linear regression x <- c(60,62,64,65,66,67,68,70,72,74) y <- c(63.6,65.2,66,65.5,66.9,67.1,67.4,68.3,70.1,70) dat <- data.frame(x=x,y=y) plot(dat) fit <- lm(y~x) summary(fit) ## ## Call: ## lm(formula = y ~ x)...
lm(formula,data) 以下是所使用的参数的说明 - 公式是表示x和y之间的关系的符号。 数据是应用公式的向量。 创建关系模型并获取系数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131) y <- c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, ...
lm(formula = height ~ age) cients: (Intercept) age 64.928 0.635 图2 身高与年龄拟合直线 我们可以看到两个数值,“截距”和“斜率”。无论我们用什么软件来做线性回归(本文中的例子统一采用R语言),它都会用某种形式来报告这两个数值。截距就是我们的...
lm(formula = height ~ age) cients: (Intercept) age 64.928 0.635 图2 身高与年龄拟合直线 我们可以看到两个数值,“截距”和“斜率”。无论我们用什么软件来做线性回归(本文中的例子统一采用R语言),它都会用某种形式来报告这两个数值。截距就是我们的公式中的b,斜率就是Y和自变量之间的倾斜程度。
输出显示得2分和得3分的回归系数没有显著差异(3 - 2 == 0,P=0.69),也即无法认为两组的HR有显著差异。 Simultaneous TestsforGeneral Linear Hypotheses Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts Fit: coxph(formula = Surv(time, status) ~ age + sex + ...
formula- 是表示x和y之间的关系的符号。 data- 是应用公式的向量。 示例:创建关系模型并得到系数 x<-c(151,174,138,186,128,136,179,163,152,131)y<-c(63,81,56,91,47,57,76,72,62,48)# Apply the lm() function.relation<-lm(y~x)print(relation) ...
Day 2 Lab Activities - Solutions解答 Simple Linear Regression 1. > pressure.lm <- lm(pressure ~ temperature, data = pressure) >summary(pressure.lm)Call:lm(formula=pressure~temperature,data=pressure)Residuals:Min1QMedian3QMax-158.08-117.06-32.8472.30409.43Coefficients:EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t...