почему выходы линейной модели из этих двух способов отличаются в R? - PullRequest
0 голосов
/ 05 мая 2019

У меня есть данные с Y и 20 независимыми переменными.Я хочу выполнить линейную регрессию между Y и каждой из 20 переменных (Y против x1, Y против x2, Y против x3 и т. Д.).

Я получил следующий код для запуска lm для Y для каждой переменной сразу изэтот сайт.

 Lm.models <- lm(Y ~ ., data = data)
 summary(Lm.models)

В результате Y не коррелирует с x1, x2.На самом деле они должны иметь высокую корреляцию с Y. Затем я запускаю lm один за другим вот так

 summary(lm(Y ~ x1, data=data))
 summary(lm(Y ~ x2, data=data))
 summary(lm(Y ~ x3, data=data))

В этом случае x1 и x2 сильно коррелируют с Y.

Так что я хочуспросите способ расчета 1-го кода отличается от расчета 2-го?Почему я получил 2 разных результата?

Спасибо!

1 Ответ

1 голос
/ 05 мая 2019

Скачать Введение в статистическое обучение с использованием R и прочитать раздел 3.2.1.Обратите внимание на страницу 73 ~ 74, где объясняются различия между множественной линейной регрессией и несколькими простыми линейными регрессиями.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...