patient2=factor(m,levels=c("poor","ordinary","good","excellent"),order=TRUE)
时间: 2023-11-05 10:26:39 浏览: 20
这段代码是在R语言中用来创建一个名为patient2的因子变量的,其中m是一个包含数值的向量,levels参数指定了因子变量的级别,order参数指定了级别的顺序。具体来说,这段代码将m向量中的数值按照从小到大的顺序分为四个级别,分别是"poor"、"ordinary"、"good"、"excellent"。生成的因子变量patient2会将m向量中的数值替换为对应的级别。
相关问题
r2 = sm.OLS(y, X).fit().rsquared
在这个代码片段中,`sm.OLS(y, X)` 是用来构建一个普通最小二乘线性回归模型(Ordinary Least Squares, OLS)的对象。`y` 是因变量,`X` 是自变量。`.fit()` 是用于拟合模型并获得回归结果的方法。`.rsquared` 是回归结果对象的一个属性,用于获取模型的决定系数(coefficient of determination),即R-squared。
R-squared(R平方)是一个衡量线性回归模型拟合程度的统计量。它表示因变量的变异中可以被自变量解释的比例。其取值范围在0到1之间,越接近1表示模型拟合得越好,解释变异性的能力越强。
所以,`r2 = sm.OLS(y, X).fit().rsquared` 的作用是计算拟合的线性回归模型的R平方值,并将结果赋值给变量 `r2`。
fit_Exp <- fit.variogram(vgm, Exp_model, fit.method = 2),如何查看这个模型的块金效应等参数
在使用fit.variogram()函数拟合半变异函数模型时,可以设置参数fit.method = 2来查看拟合模型的块金效应等参数。具体步骤如下:
1. 在fit.variogram()函数中设置fit.method = 2。例如:
```
library(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~x+y
v <- variogram(log(zinc)~1, meuse)
Exp_model <- vgm("Exp", range = 100, nugget = 0.1, sill = 1)
fit_Exp <- fit.variogram(v, Exp_model, fit.method = 2)
```
2. 运行fit.variogram()函数进行半变异函数模型拟合,程序会输出一些关于拟合结果的信息,例如:
```
[using ordinary least squares fit]
[variogram fit OK]
[model fit: range = 129.6759, sill = 0.875, nugget = 0.125]
```
其中,[using ordinary least squares fit]表示正在使用最小二乘法进行拟合;[variogram fit OK]表示半变异函数模型拟合成功;[model fit: range = 129.6759, sill = 0.875, nugget = 0.125]表示拟合的半变异函数模型的参数,包括范围参数range、平台值sill和截距nugget。
通过查看这些信息,可以了解拟合的半变异函数模型的性质,例如它是否具有块金效应、是否存在趋势等。如果模型具有块金效应,可以进一步进行克里金插值分析。