R语言 lm函数参数

在R语言中，lm函数是用来拟合线性回归模型的函数。它的基本参数如下：

公式参数（formula）：用来指定模型的公式，通常采用响应变量和预测变量之间的关系，例如：y ~ x1 + x2。

数据参数（data）：指定包含用于建模的数据的数据框。

其他可选参数包括：

subset：用于指定子集的逻辑条件。

weights：用于指定观测值的权重。

na.action：用于处理缺失值的方法。

method：用于指定拟合方法，例如最小二乘法（method="lm"）或QR分解（method="qr"）。

model：用于指定拟合的模型对象。

x、y、offset参数：用于指定作为矩阵的预测变量、响应变量和偏移量。

相关问题

R语言 lm函数和subset函数参数

R语言中的lm函数用于拟合线性回归模型，其基本语法为：

lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, ...)
其中，常用的参数包括：

- formula：指定回归模型的公式，形式为响应变量 ~ 解释变量。
- data：指定数据集。
- subset：可选参数，用于指定子集的条件。
- weights：可选参数，用于指定观测权重。
- na.action：可选参数，用于处理缺失值的方法。
- method：拟合线性回归模型的方法，默认为"qr"，表示使用QR分解法。

subset函数用于从数据框中选择满足特定条件的观测。其基本语法为：

subset(x, subset, select, drop = FALSE, ...)
其中，常用的参数包括：

- x：指定数据框。
- subset：用于指定子集的条件。
- select：可选参数，用于选择特定的变量列。
- drop：逻辑值，控制是否丢弃维度名称。

R语言lm函数的.怎么用

lm函数是R语言中用于进行线性回归分析的函数，其中的.代表着所有的自变量。在使用lm函数时，需要将自变量和因变量作为参数传入，例如：

lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = mydata)

其中，y代表因变量，x1、x2、x3代表自变量，data参数代表数据集。在这个例子中，lm函数将会对y和x1、x2、x3之间的线性关系进行回归分析。