model<-lm(wage~hours,data=wage)什么意思
时间: 2024-04-09 08:29:44 浏览: 50
这是另一个线性回归模型的拟合过程。在这个模型中,我们使用工作时长(hours)来预测工资(wage)。`lm()`函数是R语言中用于拟合线性回归模型的函数,它接受一个公式(formula)作为参数,公式的形式是"因变量 ~ 自变量"。在这个例子中,公式为"wage~hours",表示工资(wage)是因变量,工作时长(hours)是自变量。数据集wage则是指定模型拟合所使用的数据。将该模型赋值给`model`变量,可以方便后续对模型进行进一步分析或预测。
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lm(wage~exper,data=wage)什么意思
这是一个简单的线性回归模型,目的是根据经验(exper)来预测工资(wage)。lm()函数是R语言中用于拟合线性回归模型的函数,它接受一个公式(formula)作为参数,公式的形式是"因变量 ~ 自变量"。在这个例子中,公式为"wage~exper",表示工资(wage)是因变量,经验(exper)是自变量。数据集wage则是指定模型拟合所使用的数据。
reg2 = lm_robust(ln_wage ~ education + experience,data = lwe,se_type = "stata") reg3 = lm_robust(ln_wage ~ education + experience + I(experience^2),data = lwe,se_type = "stata")如何使用假设检验来选择更适合的模型
您可以使用F检验来比较reg2和reg3模型之间的拟合程度。如果F检验的p值低于显著性水平(例如0.05),则意味着添加I(experience^2)这一项在统计上是显著的,即更复杂的reg3模型更适合数据。否则,如果p值较高,说明不需要添加I(experience^2)这项,较简单的reg2模型更适合数据。
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