У меня есть таблица Excel, состоящая из 6 независимых переменных (x) и 12 зависимых переменных (y), и я должен сделать линейную регрессию. Я подробно написал код для двенадцати зависимых переменных против одной из независимых, т. Е. Y1 против x1, y2 против x1, ..., y12 против x1, получил их графики, затем раскрасил их по отдельности и составил итоговую статистику.
x1 <-read_excel("filename")
plot(x1, y1, type="n", main="y1 vs x1", xlab="x1", ylab="y1", xlim=c(54,59), ylim=c(0,10))
abline(lm(y1~x1))
summary(lm(y1~x1))
summary.aov(lm(y1~x1))
abline(lm(y2~x1))
summary(lm(y2~x1))
summary.aov(lm(y2~x1))
.
.
.
abline(lm(y12~x1))
summary(lm(y12~x1))
summary.aov(lm(y12~x1))
Но это действительно отнимает много времени, поэтому я работаю над al oop, чтобы выполнить следующее:
- Чтобы выполнить всю регрессию и построить линию регрессии для каждая из 12 зависимых переменных против независимых, то есть мне нужно получить 6 разных графиков, каждый из которых имеет 12 графиков.
Я пытаюсь использовать функцию data.frame для выбора столбцов из Мой файл Excel для графики друг против друга, используя:
library(broom)
library(dplyr)
Regression <- read_excel("filename")
y1 <- data_frame(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
data %>%
group_by(x1) %>%
do(tidy(lm(x2 ~ x3, data = .))) %>%
select(variable = x1, term, t_stat = statistic)
Поскольку у меня 12 графиков на одном графике, col = 1, ... 12, дает вдвое больше цветов, я пробовал использовать радугу, но получаю много ошибок.
Я хочу сохранить все сводные данные, R-квадрат, Adj R-Squared, ... в новой таблице Excel вместе с уравнениями регрессии.
Пожалуйста может кто-нибудь помочь мне разобраться с кодами?