-1
3 가지 매개 변수가있는 대기 오염 데이터가 있습니다. 그때 R 프로그래밍 다중 선형 회귀 모델에서 개까지 2,040을 예측할 수있는 방법다중 선형 회귀 모델을 포스팅하는 방법은 무엇입니까?
A
답변
0
explanatory_data = data.frame (PAR1 = 데이터 $ PAR1, PAR2 = 데이터 $ PAR2) 예측 = predict.lm (모델 explanatory_data)
필요한 경우 매개 변수를 데이터 프레임에 추가하십시오. 여러 회귀에 대해 예측할 수있는 방법입니다.
관련 문제
- 1. 다중 선형 회귀
- 2. PyMC 다중 선형 회귀
- 3. 다중 요소 선형 회귀
- 4. SAS : 선형 회귀 모델을 구축하십시오
- 5. C#의 다중 선형 회귀
- 6. 다중 조각 선형 회귀 모델을 수행 할 수 있습니까?
- 7. Tensorflow에서 다차원 데이터에 대한 선형 회귀 모델을 만드는 방법은 무엇입니까?
- 8. 다중 회귀 방정식
- 9. 선형 회귀
- 10. : 선형 회귀 다른 오류 중량
- 11. C#/.Net에서 효율적인 다중 선형 회귀
- 12. Tensorflow를 사용한 다중 변수 선형 회귀
- 13. 선형 회귀 (R)가있는 다중 사인파 맞추기
- 14. Nans를 포함한 선형 회귀
- 15. R에서 선형 회귀 그래프를 분리하는 방법은 무엇입니까? 선형 모델에 대한
- 16. 다중 회귀 직선 회귀 모델을 1664 개 변수에 맞추는 방법
- 17. 카테고리를 피쳐로 사용하는 선형 회귀
- 18. 날짜가있는 선형 회귀
- 19. numpy의 선형 회귀 기울기 오류
- 20. 피팅 선형 회귀 모델 R
- 21. XTS 객체를 사용한 선형 회귀
- 22. 다중 선형 회귀 분석에서 플롯 잔여 오차 그래프
- 23. mysql 다 변수 선형 회귀
- 24. numpy 로그 로그 선형 회귀
- 25. 제가 사용 해결 선형 회귀 문제가 선형 회귀 함수 LM
- 26. 다중 피쳐 선형 회귀의 구현
- 27. Math.NET에서 제약 조건이있는 선형 회귀
- 28. 외삽 선형 회귀
- 29. 은 원형 - 선형 회귀
- 30. 는 선형 회귀