R 语言经典实例（原书第 2 版）

线性回归和方差分析

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#> (Intercept) x

#> 3 2

更一般地，可以使用表达式 1:floor(length(x)/2) 来选择数据的前半部分，无论

它的大小是多少：

lm(y ~ x, subset = 1:floor(length(x) / 2))

#>

#> Call:

#> lm(formula = y ~ x, subset = 1:floor(length(x)/2))

#>

#> Coefficients:

#> (Intercept) x

#> 3 2

假设数据是从几个实验室中收集的，有一个因子 lab，它可以识别数据所来源的实验

室。通过使用仅对某些观察值为 TRUE 的逻辑向量，可以将回归限制为仅在新泽西州收

集的观测值：

load('./data/lab_df.rdata')

lm(y ~ x, subset = (lab == "NJ"), data = lab_df)

#>

#> Call:

#> lm(formula = y ~ x, data = lab_df, subset = (lab == "NJ"))

#>

#> Coefficients:

#> (Intercept) x

#> 2.58 5.03

11.10 在回归公式中使用表达式

11.10.1 问题

要对计算出的值进行回归，而不是对简单变量，但回归公式的语法似乎禁止这样做。

11.10.2 解决方案

在 I(...) 运算符中嵌入计算值的表达式。这将强制 R 计算表达式并使用计算值进行回归。

11.10.3 讨论