在线时间:8:00-16:00
迪恩网络APP
随时随地掌握行业动态
扫描二维码
关注迪恩网络微信公众号
1、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) ## 测试数据 > dat2 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) ## 测试数据 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 0 1 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数为1 [1] 1
2、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) ## 测试数据 > dat2 <- c(2, 3, 4, 5, 6, 7) ## 同时增加1 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 1 1 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数为1 [1] 1
3、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) > dat2 <- c(4, 5, 6, 7, 8, 9) ## 同时增加3 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 3 1 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数仍为1 [1] 1
4、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) > dat2 <- c(-9, -8, -7, -6, -5, -4) ## 同时减去10 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 -10 1 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数仍为1 [1] 1 说明一组数据同时增加或者减效相同的数值, 回归系数不变。
5、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) > dat2 <- c(10, 20, 30, 40, 50, 60) ## 扩大10倍 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 5.802e-15 1.000e+01 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数扩大10倍 [1] 10
6、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) > dat2 <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6) ## 缩小10倍 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 1.36e-16 1.00e-01 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数缩小10倍 [1] 0.1
7、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) > dat2 <- c(0, 1, 2, 5, 6, 7) ## 前三个数同时减一, 后三个数同时加一 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 -1.800 1.514 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数为1.51 [1] 1.514286
8、 > dat1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) > dat2 <- c(-1, 0, 1, 6, 7, 8) ## 前三个数字同时减2, 后三个数字同时加2 > lm(dat2~dat1) Call: lm(formula = dat2 ~ dat1) Coefficients: (Intercept) dat1 -3.600 2.029 > coef(lm(dat2~dat1))[[2]] ## 回归系数为2.028 [1] 2.028571
回归系数: 反映一组数据与原始数据一一对应的差异程度, 同时递增、递减相同的量,回归系数不变, 同时扩大或缩小相同倍数,回归系数增加或减少相同的倍数。 不同一一对应则之间差异变化方向增加, 回归系数增大。
|
请发表评论