R中线性模型的数据类型
Datatype for linear model in R
我得到两个向量作为 R 分析的输出,分别>
[1] "216" "217" "218" "219" "220" "221" "222" "223" "224" "225" "226"
[1] 10014733 10014665 10014588 10014504 10014415 10014321 10014227 10014145 10014076 10014014 10013963
我们称第一个为a,第二个为b。当我执行 lm(b~a) 时,它会抛出
Call:
lm(formula = b ~ a)
Coefficients:
(Intercept) a217 a218 a219 a220 a221 a222 a223 a224
10014733.4 -68.1 -145.8 -229.8 -318.5 -412.8 -506.4 -588.2 -657.4
a225 a226
-719.4 -770.8
我只想拟合一条简单的线,可以用abline进一步绘制...这是数据结构问题吗?
谢谢!
在回归前尝试运行a <- as.numeric(as.character(a))
或a <- as.numeric(levels(a))[a]
。现在 a
被设置为一个因素,回归处理的方式是将 a 中的每个值分配给它自己的系数,从而为您提供逐步响应而不是直线。
我得到两个向量作为 R 分析的输出,分别>
[1] "216" "217" "218" "219" "220" "221" "222" "223" "224" "225" "226"
[1] 10014733 10014665 10014588 10014504 10014415 10014321 10014227 10014145 10014076 10014014 10013963
我们称第一个为a,第二个为b。当我执行 lm(b~a) 时,它会抛出
Call:
lm(formula = b ~ a)
Coefficients:
(Intercept) a217 a218 a219 a220 a221 a222 a223 a224
10014733.4 -68.1 -145.8 -229.8 -318.5 -412.8 -506.4 -588.2 -657.4
a225 a226
-719.4 -770.8
我只想拟合一条简单的线,可以用abline进一步绘制...这是数据结构问题吗?
谢谢!
在回归前尝试运行a <- as.numeric(as.character(a))
或a <- as.numeric(levels(a))[a]
。现在 a
被设置为一个因素,回归处理的方式是将 a 中的每个值分配给它自己的系数,从而为您提供逐步响应而不是直线。