R中的多元回归答案

【问题标题】：Multivariate Regression in R [duplicate]R中的多元回归
【发布时间】：2019-07-02 05:00:34
【问题描述】：

我正在尝试找到一种方法来对具有两个因变量的一个自变量进行回归。我将我的数据组织成一个数据框，该数据框包含 3 个变量的 11 个观察值，第一列包含我的自变量（V1），另外两列包含我的因变量（V2 和 V3）。

我已经尝试了下面的代码。

regression <- lm(binned_data$V2 + binned_data$V3 ~ binned_data$V1)
plot( binned_data$V2 + binned_dataBDI$V3 ~ binned_data$V1, pch =16, cex = 1.0, col = "black", main = "Binned Data and BDI-II Score", xlab = "BDI-II Score", ylab = "Binned Data")
abline(regression)
summary(regression)

我希望在 x 轴上绘制 V1，在 y 轴上绘制两个因变量 V2 和 V3。我还想包括回归线。我预计总共有两个 22 个数据点，因为每个因变量有 11 个观察值，但只绘制了 11 个。

【问题讨论】：

首先，你的lm应该是lm(as.matrix(data[-1])~iris[,1])
同意建议会成功，但更通用的方法是使用 cbind: regression <- lm( cbind(V2 , V3) ~ V1, data =binned_data) 。见?lm

标签： r

【解决方案1】：

以虹膜数据为例，下面是使用base R的方法。

mdl <- lm(cbind(Sepal.Length, Sepal.Width) ~ Petal.Length, iris)
plot(Sepal.Length ~ Petal.Length, iris, ylim = c(0, 9))
points(Sepal.Width ~ Petal.Length, iris, pch = 3)
abline(mdl$coefficients[, 1])
abline(mdl$coefficients[, 2])
summary(mdl)

【讨论】：