R lm（）线性模型-属性

所以我对lm命令有点困惑。我用lmx~y，mydata和lmy~x，mydata进行了尝试，得到了不同的输出。

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那么，这就是哪个变量用作x，哪个变量用作y？我很抱歉问这样一个问题，但我不确定，我也找不到任何解释该命令参数的东西

可以在该功能的帮助页面上找到答案。在详细信息部分，我们有：

一个典型的模型具有response ~ terms的形式，其中response是数值响应向量，terms是一系列指定响应线性预测器的项

还有更多详细信息从lm帮助页面链接到公式。在公式的详细信息部分，我们有：

~算子是此类模型形成的基础。形式y~模型的表达式被解释为响应y由模型符号指定的线性预测器建模的说明

总之，用符号术语定义模型，其中LHS是响应变量，RHS是预测变量。你会得到不同的答案，因为在一个模型中，y是你的响应变量，而另一个是x

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如果您不知道，您可以使用访问几乎所有功能的帮助页面？在命令行，即？lm或？formula。

可以在函数的帮助页面上找到答案。在详细信息部分，我们有：

一个典型的模型具有response ~ terms的形式，其中response是数值响应向量，terms是一系列指定响应线性预测器的项

还有更多详细信息从lm帮助页面链接到公式。在公式的详细信息部分，我们有：

~算子是此类模型形成的基础。形式y~模型的表达式被解释为响应y由模型符号指定的线性预测器建模的说明

总之，用符号术语定义模型，其中LHS是响应变量，RHS是预测变量。你会得到不同的答案，因为在一个模型中，y是你的响应变量，而另一个是x

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如果您不知道，您可以使用访问几乎所有功能的帮助页面？在命令行中，即？lm或？formula。

您是对的，它们是不同的。是在yx~y上建立x模型还是在xy~x上建立y模型是一个统计问题，而不是一个编程问题。您的数据是什么？当您不知道如何在R中使用函数时？获取有关函数的帮助。例如，lm显示lm帮助页面。其他有用的命令有？？它在帮助中寻找一个术语，例如？？回归和RSiteSearchs。你说得对，它们是不同的。是在yx~y上建立x模型还是在xy~x上建立y模型是一个统计问题，而不是一个编程问题。您的数据是什么？当您不知道如何在R中使用函数时？获取有关函数的帮助。例如，lm显示lm帮助页面。其他有用的命令有？？它在帮助中寻找一个术语，例如？回归和RSiteSearchSomethings也可以在R.great！的介绍中找到！谢谢大家！不知道如何在R中获得特定命令的帮助！这也很有帮助@cups-也可以在rseek.org上找到另一个好的资源。R当然可以有一个陡峭的初始学习曲线，但你会很快学会！另请参见R.great的简介！谢谢大家！不知道如何在R中获得特定命令的帮助！这也很有帮助@cups-也可以在rseek.org上找到另一个好的资源。R当然可以有一个陡峭的初始学习曲线，但你会很快学会！