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。

相关问题

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。

R语言中的lm（）函数

R语言中的`lm()`函数是用于执行线性回归分析的核心函数，全称为"linear model"，它是`stats`包的一部分。这个函数的基本用法是用来拟合一个自变量与因变量之间的线性关系模型。它的基本结构通常是：

model <- lm(formula, data = dataframe)

其中：
- `formula`是一个公式表达式，通常表示为`response ~ predictors`，这里的`response`代表因变量，`predictors`则是自变量或解释变量，可以包括多个变量，例如`y ~ x1 + x2 + x3`。
- `dataframe`是你想要使用的数据集，其中包含了所有相关的变量。

`lm()`函数会返回一个`lm`对象，包含了许多统计信息，如截距、系数、残差、p值、调整R-squared值等，你可以通过`summary()`函数查看模型的详细结果。

此外，`lm()`函数还支持一些选项，比如`subset`指定行子集进行分析，`na.action`处理缺失值策略等。如果你想要改变拟合模型的方式，还可以通过设置`method`参数，例如`"qr"`或`"chol"`。