Интерпретация коэффициентов регрессии в R

Я пытаюсь сопоставить модель x * log (x) с данными. Фитинг выполняется успешно, но у меня возникают трудности с интерпретацией полученных коэффициентов. Вот снимок моего кода.Интерпретация коэффициентов регрессии в R

x <- c(6, 11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 46, 51) 
y <- c(5.485, 6.992, 7.447, 8.134, 8.524, 8.985, 9.271, 9.647, 10.561, 9.971) 

fit <- lm(y ~ x*log(x)) 
coef(fit) 
> (Intercept)   x  log(x) x:log(x) 
3.15224227 0.10020022 1.12588040 -0.01322249

Как я должен интерпретировать эти коэффициенты? Назовем их a, b, c, d. Где я должен поместить их в формулу «x * log (x)»?

источник

2013-05-22 user2410215

StackOverflow предназначен для программирования вопросов. Помощь в интерпретации статистических моделей может быть лучше подходит для crossvalidated.com. – joran

Извините, в моем вопросе не было ясно. Я не имею в виду интерпретацию самих значений коэффициентов. Назовем 4 коэффициента a, b, c, d: фитинг фактически для какой функции? например, a + b * xlog (c * x)? – user2410215

В документации в '? Lm' есть подробное описание значения формулы модели, я предлагаю вам внимательно прочитать ее. В частности, '*' имеет специальное (неарифметическое) значение в этом контексте. – joran

Как написано, модель вы фитинг

E(y) = a + b*x + c*log(x) + d*x*log(x)

Если вы действительно хотите, чтобы соответствовать модели a + b*x*log(c*x) вам необходимо будет выяснить, что a + b*x*(log(c)+log(x)) = a + b*log(c)*x + b*x*log(x), пригодный y ~ x + x:log(x), и обратно-вычислять параметры соответственно.

Или вас может заинтересовать y~I(x*log(x))?

Какая у вас модель на самом деле хотите поместиться?

источник

2013-05-22 15:51:32

+1 Просто избили меня там. Единственное, что я собирался предложить, это то, что, возможно, они действительно хотят использовать 'nls', если они хотят получить коэффициент внутри функции журнала. – joran

Модель, которую я хочу поместить, - «a + b * x * log (c * x)». Так что ваш ответ прекрасен, спасибо большое! – user2410215

Интерпретация коэффициентов регрессии в R

ответ

Смежные вопросы