У меня есть следующий набор данных:
https://pastebin.com/embed_js/tjf5dyV4
dput(Cars[1:10, c("MPG", "BHP", "TSP", "CAR")])
structure(list(MPG = c(22.989377, 23.472416, 23.777477, 21.697264,
21.031248, 23.856801, 11.427261, 26.180126, 22.121896, 17.399829
), BHP = c(110L, 110L, 93L, 110L, 175L, 105L, 245L, 62L, 95L,
123L), TSP = c(4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L), CAR = c(4L,
4L, 1L, 1L, 2L, 1L, 4L, 2L, 2L, 4L)), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")
Я принял Log Log Transformation (я не преобразовал TSP и CAR) выше и получил следующее:
https://pastebin.com/embed_js/6mmiakg3
dput(LogData[1:10, c("Y", "X3", "X9", "X10")])
structure(list(Y = c(3.13503223966933, 3.15582594448829, 3.16873878807292,
3.07718616964798, 3.04600933174841, 3.17206933391746, 2.43600181654432,
3.2650005733044, 3.09656788726659, 2.85646037858599), X3 = c(4.70048036579242,
4.70048036579242, 4.53259949315326, 4.70048036579242, 5.16478597392351,
4.65396035015752, 5.50125821054473, 4.12713438504509, 4.55387689160054,
4.81218435537242), X9 = c(4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L,
4L), X10 = c(4L, 4L, 1L, 1L, 2L, 1L, 4L, 2L, 2L, 4L)), row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"), class = "data.frame")
После моего обратного элима я получил окончательную модель lm (Y ~ X3 + X9 + X10)
Где X3 - это непрерывная пояснительная переменная, а X9 и X10 - категориальные пояснительные переменные.
Я хочу построить подгоночные линии из этой Окончательной модели вместе с наблюдаемыми данными.
Я не уверен, как подойти к этому, как бы go сделал это?