从多个数据的线性回归中获取 y 轴截距和斜率,并将截距和斜率值传递给数据框
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【中文标题】从多个数据的线性回归中获取 y 轴截距和斜率,并将截距和斜率值传递给数据框【英文标题】:Getting the y-axis intercept and slope from a linear regression of multiple data and passing the intercept and slope values to a data frame 【发布时间】:2014-02-15 14:54:55 【问题描述】:我有一个数据框x1
,它是用下面这段代码生成的,
x <- c(1:10)
y <- x^3
z <- y-20
s <- z/3
t <- s*6
q <- s*y
x1 <- cbind(x,y,z,s,t,q)
x1 <- data.frame(x1)
我想提取数据的 y 轴截距和线性回归拟合的斜率,
x y z s t q
1 1 1 -19 -6.333333 -38 -6.333333
2 2 8 -12 -4.000000 -24 -32.000000
3 3 27 7 2.333333 14 63.000000
4 4 64 44 14.666667 88 938.666667
5 5 125 105 35.000000 210 4375.000000
6 6 216 196 65.333333 392 14112.000000
7 7 343 323 107.666667 646 36929.666667
8 8 512 492 164.000000 984 83968.000000
9 9 729 709 236.333333 1418 172287.000000
10 10 1000 980 326.666667 1960 326666.666667
我用下面的代码融合并绘制了三列数据,
xm <- melt(x1, id=names(x1)[1], measure=names(x1)[c(2, 4, 5)], variable = "cols")
plt <- ggplot(xm) +
geom_point(aes(x=x,y= value, color=cols), size=3) +
labs(x = "x", y = "y")
现在我需要的是分别对所有数据进行线性最小二乘拟合,并将生成的截距和斜率存储在新的数据框中。
我使用plt + geom_abline()
,但没有得到想要的结果。有人可以告诉我如何解决这个问题。
【问题讨论】:
那个情节在我看来不是很线性。你想拟合多项式吗? @Roland 这只是一个例子,不过我需要做一个线性拟合 【参考方案1】:我想你正在寻找geom_smooth
。如果您使用参数method = "lm"
调用此函数,它将计算所有组的线性拟合:
ggplot(xm, aes(x = x, y = value, color = cols)) +
geom_point(size = 3) +
labs(x = "x", y = "y") +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
您还可以使用poly
函数和formula
参数指定二次拟合:
ggplot(xm, aes(x = x, y = value, color=cols)) +
geom_point(size = 3) +
labs(x = "x", y = "y") +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, formula = y ~ poly(x, 2))
要提取对应的回归系数,可以使用这种方法:
# create a list of coefficients
fits <- by(xm[-2], xm$cols, function(i) coef(lm(value ~ x, i)))
# create a data frame
data.frame(cols = names(fits), do.call(rbind, fits))
# cols X.Intercept. x
# y y -277.20000 105.40000
# s s -99.06667 35.13333
# t t -594.40000 210.80000
如果您想要二次拟合,只需将 value ~ x
替换为 value ~ poly(x, 2)
。
【讨论】:
感谢您的回答,确实这是我想要做的线性拟合。但是,如何获得传递给另一个变量或数据框的每个相应拟合的相应 y 轴截距和斜率。再次感谢有关如何执行多项式拟合的建议,我正在学习很多新东西。 @Amm 我添加了关于提取回归系数的部分。 这正是我所需要的,非常感谢您的宝贵建议! 我相信他们想要by(xm[-2], xm$cols, function(i) coef(lm(value~x, data=i)))
,coef(lm(cbind(y, s, t) ~ x, data=x1))
会更容易做到。
@Roland 感谢您指出这一点。你的方法要巧妙得多。以上是关于从多个数据的线性回归中获取 y 轴截距和斜率,并将截距和斜率值传递给数据框的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何在大时间序列 DataFrame 上应用短时间序列线性回归