data<-data.frame(x,y)reg<-lm(formula=y~x,data=data)#get intercept and slope valuecoeff<-coefficients(reg)intercept<-coeff[1]slope<-coeff[2]# Create basic ggplotggp<-ggplot(data,aes(x,y))+geom_point()# add the regression lineggp+geom_abline(intercept=intercept,slope=slope,color="red"...
1. ei=yi−y^i≠ϵi 其中y^i是基于xi的,而ϵi的值是随机的 Properties of the Fitted Regression Line ∑ni=0ei=0 ∑ni=0yi=∑ni=0y^i ∑ni=0xiei=0 ∑ni=0y^iei=0 Note: 在证明这些公式的过程中,有个小技巧可以用 ∑(yi−y¯)=0 Estimating the Error Variance sum of square :...
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) ## ## Residuals: ## Mi...
plot(wt, mpg, main="Scatterplot Example", xlab="Car Weight ", ylab="Miles Per Gallon ", pch=19) # Add fit lines abline(lm(mpg~wt), col="red") # regression line (y~x) lines(lowess(wt,mpg), col="blue") # lowess line (x,y) 在R 中,可以通过函数 lm() 进行线性回归, lm(fo...
Backward stepwise selection using the AIC in Cox proportional hazards regression modeling identified 6 variables that were the most associated with survival: age, tumor size, multiple lesions, nodal status, vascular invasion, and presence of cirrhosis of the underlying liver 我看生存分析列线图的文章这...
1、线性回归(Linear Regression)模型 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因...
· 百度网盘 new.eg3.csv 603 · 百度网盘 new.eg5.csv 490 · 百度网盘 多元线性回归multiple linear regression ##例1:new.eg1 rm(list=ls()) setwd("/Users/sifan/R/datasets") dat <- read.csv("new.eg1.csv",header=T) dat ## x1 x2 x3 x4 y ...
,2,2,byrow=T))plot(simple.fit$resid~dataset$Spend[order(dataset$Spend)], main=" 简单线性回归的自变量和残差变化", xlab="Marketing Spend", ylab="Residuals")abline(h=0,lty=2)hist(simple.fit$resid, main="残差的直方图", ylab="Residuals")qqnorm(simple.fit$resid)qqline(simple.fit...
cex: 点的大小 yaxs,xaxa: plot默认画图时会在预留一部分坐标空间,设置为“i”后,就可以去掉预留空间 xlab,ylab:x轴和y轴的名称 2. lines函数 当想要在一个图中画多条线时,可以用此函数 lines(LPP$LPP~LPP$x,col = "blue",type = "o",lwd = 2,pch=5) ...
scatterplot(prestige ~ income, data=Prestige, ellipse=TRUE) scatterplot(prestige ~ income, data=Prestige, smooth=list(smoother=quantregLine)) # use quantile regression for median and quartile fits scatterplot(prestige ~ income | type, data=Prestige, smooth=list(smoother=quantregLine, var=TRUE, sp...