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R LanguageModelos Lineales (Regresión)
Sintaxis
- lm (fórmula, datos, subconjunto, pesos, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrastes = NULL, offset, .. .)
Parámetros
| Parámetro | Sentido |
|---|---|
| fórmula | una fórmula en la notación de Wilkinson-Rogers ; response ~ ... donde ... contiene términos correspondientes a variables en el entorno o en el marco de datos especificado por el argumento de data |
| datos | Marco de datos que contiene las variables de respuesta y predictor |
| subconjunto | un vector que especifica un subconjunto de observaciones a usar: puede expresarse como una declaración lógica en términos de las variables en los data |
| pesos | Pesos analíticos (ver sección Pesos arriba) |
| na.acción | cómo manejar los valores faltantes ( NA ): ver ?na.action |
| método | Cómo realizar el ajuste. Solo las opciones son "qr" o "model.frame" (este último devuelve el marco del modelo sin ajustar el modelo, idéntico a especificar el model=TRUE ) |
| modelo | si almacenar el cuadro de modelo en el objeto ajustado |
| X | si almacenar la matriz del modelo en el objeto ajustado |
| y | si almacenar la respuesta del modelo en el objeto ajustado |
| qr | si almacenar la descomposición QR en el objeto ajustado |
| singular.ok | ya sea para permitir ajustes individuales , modelos con predictores colineales (un subconjunto de los coeficientes se establecerá automáticamente en NA en este caso) |
| contrastes | una lista de contrastes que se utilizarán para factores particulares en el modelo; vea el argumento contrasts.arg de ?model.matrix.default . Los contrastes también se pueden establecer con options() (ver el argumento de contrasts ) o asignando los atributos de contrast de un factor (ver ?contrasts ) |
| compensar | Se utiliza para especificar un componente conocido a priori en el modelo. También se puede especificar como parte de la fórmula. Ver ?model.offset |
| ... | argumentos adicionales para pasar a funciones de ajuste de nivel inferior ( lm.fit() o lm.wfit() ) |
Modelos Lineales (Regresión) Ejemplos relacionados
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