可以試著探索一下summary(lm(y~x))到底是什麼。 首先看一下summary(lm(y~x))是什麼數據類型： > m class(summary(m)) [1] "summary.lm" #可以看到，lm的結果是一個"summary.lm" 對象。這有些顯而易見。好吧，繼續探索。 R語言中所有的對象都建立在一些native data structures之上，那麼summary(lm(y~x)的native data structure是什麼呢？可以用mode()命令查看。
㈡ 對數據框作回歸分析r語言代碼怎麼寫
Class.forName("xx.xx")等同於Class.forName("xx.xx",true,CALLClass.class.getClassLoader())，第二個參數(bool)表示裝載類的時候是否初始化該類，即調用類的靜態塊的語句及初始化靜態成員變數。 ClassLoader loader = Thread.currentThread.getContextClassLoader(); //也可以用
㈢ 如何用R語言提取股票行情數據
最上邊一行菜單欄倒數第二個「高級」-「關聯任務定義」-選取最右邊從上到下第二個按鈕，找到2009年決算任務安裝路徑-確定。 然後 最上邊一行菜單欄正數第二個「錄入」-「上年數據提取」即可 提取完了，注意修改與去年不同的科目代碼！
㈣ 用R語言把如下數據做線性回歸的代碼
最主要是找到異常連接的主程序；
如果暫時解決，可以用ipsec（Linux下用iptables）阻止連接請求。
㈤ 基於R語言實現Lasso回歸分析
基於R語言實現Lasso回歸分析
主要步驟：
將數據存成csv格式，逗號分隔
在R中，讀取數據，然後將數據轉成矩陣形式
載入lars包，先安裝
調用lars函數
確定Cp值最小的步數
確定篩選出的變數，並計算回歸系數
具體代碼如下：
需要注意的地方：
1、數據讀取的方法，這里用的file.choose( )，這樣做的好處是，會彈出窗口讓你選擇你要載入進來的文件，免去了輸入路徑的苦惱。
2、數據要轉為矩陣形式
3、（la） 可以看到R方，這里為0.66，略低
4、圖如何看？ summary的結果里，第1步是Cp最小的，在圖里，看到第1步與橫軸0.0的交界處，只有變數1是非0的。所以篩選出的是nongyangungun
Ps: R語言只學習了數據輸入，及一些簡單的處理，圖形可視化部分尚未學習，等論文寫完了，再把這部分認真學習一下~~在這里立個flag
㈥ 如何在r語言中抓取股票數據並分析論文
用quantomd包
然後getsymbols函數
分析論文 要看你研究方向
如果是看影響因素 一般回歸就行
如果看股票波動和預測 可能需要時間序列
㈦ 如何用R語言做線性相關回歸分析
可以直接用corrcoef(x,y)函數啊……
例如，求出已知的x，y向量的相關系數矩陣R，則輸入
R=corrcoef(x,y)
然後調用 max(max(R))，可以求出最大值
㈧ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列
在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了
初學R語言，還望各位大俠多多幫助。
㈨ R語言 廣義加性模型GAM
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=20882
1導言
這篇文章探討了為什麼使用廣義相加模型是一個不錯的選擇。為此，我們首先需要看一下線性回歸，看看為什麼在某些情況下它可能不是最佳選擇。
2回歸模型
假設我們有一些帶有兩個屬性Y和X的數據。如果它們是線性相關的，則它們可能看起來像這樣：
a<-ggplot(my_data, aes(x=X,y=Y))+geom_point()+
為了檢查這種關系，我們可以使用回歸模型。線性回歸是一種使用X來預測變數Y的方法。將其應用於我們的數據將預測成紅線的一組值：
a+geom_smooth(col="red", method="lm")+
這就是「直線方程式」。根據此等式，我們可以從直線在y軸上開始的位置（「截距」或α）開始描述，並且每個單位的x都增加了多少y（「斜率」），我們將它稱為x的系數，或稱為β）。還有一點自然的波動，如果沒有的話，所有的點都將是完美的。我們將此稱為「殘差」（ϵ）。數學上是：
10它比線性模型好嗎？
讓我們對比具有相同數據的普通線性回歸模型：
我們的方差分析函數在這里執行了f檢驗，我們的GAM模型明顯優於線性回歸。
11小結
所以，我們看了什麼是回歸模型，我們是如何解釋一個變數y和另一個變數x的。其中一個基本假設是線性關系，但情況並非總是這樣。當關系在x的范圍內變化時，我們可以使用函數來改變這個形狀。一個很好的方法是在「結」點處將光滑曲線鏈接在一起，我們稱之為「樣條曲線」
我們可以在常規回歸中使用這些樣條曲線，但是如果我們在GAM的背景中使用它們，我們同時估計了回歸模型以及如何使我們的模型更光滑。
上面的示例顯示了基於樣條的GAM，其擬合度比線性回歸模型好得多。
12參考：
NELDER, J. A. & WEDDERBURN, R. W. M. 1972. Generalized Linear Models. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 135, 370-384.
HARRELL, F. E., JR. 2001. Regression Modeling Strategies, New York, Springer-Verlag New York.
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（1）plot(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001)))#和線性回歸類似，這個plot可以畫出嶺跡圖，lambda=seq(0,0.3,0.001)設置范圍和間隔，可以觀察嶺跡圖，人工選擇，但是這樣主觀性較強。（2）select(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001)))#利用select函數找出最優嶺參數lambda,會有三個值，任選一個即可。lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=0.09)#通過（1）或（2）把選取的lmbda參數寫到嶺回歸函數中去，在這里lambda=0.09。