线性回归中的非常小的估计
Very small estimate in linear regresion
所以我试图在两个变量之间进行线性回归，自变量是“年”，从属变量是“价格”。所以我试图确定年份对价格的影响。我像这样在 R 中进行线性回归：
model_price_Year <- lm(data = audi, price ~ year)
summary(model_price_Year)
我得到以下结果：
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -6.437e+06 8.503e+04 -75.71 <2e-16
year 3.203e+03 4.215e+01 75.98 <2e-16
估价能这么小吗？这是正确的吗？我如何解释它？
估计不小：
6.437e+06=6437000
3.203e+03=3203
如果您不需要科学记数法，只需将 options(scipen = 9999) 放在脚本的开头即可。
所以我试图在两个变量之间进行线性回归，自变量是“年”，从属变量是“价格”。所以我试图确定年份对价格的影响。我像这样在 R 中进行线性回归：
model_price_Year <- lm(data = audi, price ~ year)
summary(model_price_Year)
我得到以下结果：
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -6.437e+06 8.503e+04 -75.71 <2e-16
year 3.203e+03 4.215e+01 75.98 <2e-16
估价能这么小吗？这是正确的吗？我如何解释它？
估计不小： 6.437e+06=6437000 3.203e+03=3203
如果您不需要科学记数法，只需将 options(scipen = 9999) 放在脚本的开头即可。