我想要自动化我的代码，使编程过程变得不那么繁琐。 基本上，我试图使用rms软件包中的fastbw()进行逐步选择变量。我希望将fastbw()选择的变量列表作为y ~ x1+x2+x3的公式传递，其中"x1" "x2" "x3" 是fastbw()选择的变量列表。 这是我尝试但未能成功的代...

非常抱歉问一个愚蠢的问题......但我似乎找不到简单的解决方法。 我想从拟合的线性模型（在R中）中提取标准化系数，一定有一种简单的方法或函数能够实现。你能告诉我它是什么吗？ 编辑（根据以下一些评论）： 我可能应该提供关于我的问题更多的上下文信息。我正在为一群心理学家教授入门级别的R工作...

这段 R 代码会抛出一个警告# Fit regression model to each cluster y <- list() length(y) <- k vars <- list() length(vars) <- k f <- list() lengt...

我想使用R中的lm()函数计算线性回归。此外，我想获得具有给定截距的回归斜率，其中我明确将截距传递给lm()。 我在互联网上找到了一个例子，并尝试阅读R-help "?lm"（不幸的是我无法理解它），但我没有成功。请问有人可以告诉我我的错误在哪里吗？lin <- data.frame(...

我正在对因子数据进行模型拟合和预测。如果predict.lm()中的newdata包含一个模型未知的单个因子水平，所有predict.lm()方法都会失败并返回错误。 有没有什么好方法可以使predict.lm()方法仅针对模型已知的因子水平返回预测结果，并对未知的因子水平返回NA值，而不是...

我有一个简单的多项式回归，方法如下：attach(mtcars) fit <- lm(mpg ~ hp + I(hp^2)) 现在，我按照以下方式绘图> plot(mpg~hp) > points(hp, fitted(fit), col='red', pch=20) 这给我...

我们从中获得了一个lm对象，并希望提取标准误差。lm_aaa <- lm(aaa ~ x + y + z) 我知道函数的摘要、名称和系数。 然而，似乎仅有通过摘要才能手动获取标准误差。 你有任何想法如何只输出se吗？

我进行了回归分析：CopierDataRegression <- lm(V1~V2, data=CopierData1) 我的任务是获得给定 V2=6 的平均响应的90%置信区间和90%预测区间。 我使用了以下代码：X6 <- data.frame(V2=6) predict(C...

我想获取1百万个独立数据集（1百万*50行数据框或1百万*50阵列）的线性回归拟合斜率。目前我正在使用lm()函数，但它非常耗时（大约10分钟）。 是否有更快的线性回归函数可用？

假设我有一个数据框 a 我使用 m.fit <- lm(col2 ~ col3 * col4, na.action = na.exclude) col2有一些NA值，col3和col4的值小于1。 我一直在遇到问题。Error in lm.fit(x, y, offset = off...