다 변수 회귀

나는 두 변수에 대해 depent하고 서로에게 R을 모델링 할 수 있습니까? (반드시 있어야합니다!)하지만 두 가지 종속성을 가지고 있지만 어떻게 힌트를 얻을 수 있습니까? 명확한 관점에서다 변수 회귀

나는 다음과 같은 모델 내 데이터를 모델링 할

Y1=X1*coef1+X2*coef2 
Y2=X1*coef2+X2*coef3

참고 : coef2 두 라인 사이 나타납니다, 이순신은 입력 및 출력 데이터 각각

나는이 지금까지 가지고 :

lm(Y1~X1+X2,mydata)

을 지금은 어떻게 추가합니까 교차 의존성을 포함한 모델의 두 번째 줄?

귀하의 도움에 감사드립니다. 건배, Bastiaan

출처

2010-12-17 Bastiaan

이 질문은 아마 HTTP에 적합합니다 : //stats.stackexchange.com/ 또한 당신이 원하는 것 같지 않은 것처럼 보이는 다변량 회귀 (multivariate regression)로 제목을 바꿀 수도 있습니다 : 이것은 단순히'lm (cbind (Y1, Y2) ~ X1 + X2, mydata)'일 것입니다. 두 가중치를 동일하게 제한하지 않고 두 regression을 개별적으로 수행하는 것과 같습니다. 구조 방정식 모델링을 조사해야 할 수도 있습니다. 패키지'sem','lavaan','OpenMx'가 당신을 더 끌어 올릴 것입니다. http://cran.r-project.org/doc/contrib/Fox-Companion/appendix-sems.pdf – caracal

r-help에서이 문제를 제기했을 때 Y1과 Y2가 x이고 각도에 의존하는 거리의 y 투영. 얼마나 많은 측정이 있었는지, 분석중인 단위당 어떤 종류의 측정인지, 분석가가 중심으로부터 거리를 제어해야하는지 여부는 명확하지 않았습니다. 더 많은 맥락을 포함 시키면 더 나은 대답을 얻을 수 있습니다. –

2 년 후에 만 확인. 나는 R-Help에 게시했을 뿐이라고 생각했습니다. 어쨌든, 내 해결책은 R에서 벗어나거나 함수에서 빌드를 사용하지 않고 R에 머물러있게하는 것이었다. 일종의 실망 스럽지만 효과가있었습니다. – Bastiaan

이 시도 :

# sample data - true coefs are 2, 3, 4 
set.seed(123) 
n <- 35 
DF <- data.frame(X1 = 1, X2 = 1:n, X3 = (1:n)^2) 
DF <- transform(DF, Y1 = X1 * 2 + X2 * 3 + rnorm(n), 
      Y2 = X1 * 3 + X2 * 4 + rnorm(n)) 

# construct data frame for required model 
DF2 <- with(DF, data.frame(y = c(Y1, Y2), 
x1 = c(X1, 0*X1), 
x2 = c(X2, X1), 
x3 = c(0*X2, X2))) 

lm(y ~. - 1, DF2)

을 우리가, 참으로,의 진정한 coefs를 복구 않습니다 참조 2, 3, 4 :

> lm(y ~. - 1, DF2) 

Call: 
lm(formula = y ~ . - 1, data = DF2) 

Coefficients: 
    x1  x2  x3 
2.084 2.997 4.007

출처

2010-12-18 09:14:33

다 변수 회귀

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