如何通过线性回归分析计算斜率？

Question

在R中，我正在尝试将线性合成的结果叠加到一个曲线上。我想创建一个散点图，显示x轴上的TrainRegRpt$train.data.Price（原始价格），TrainRegress$fitted.values（来自lm模型的预计价格）在y轴上，并通过绘制的点绘制最佳拟合线。

这是我的一些代码：

TrainRegress <- lm(PriceBH.df$Price ~ ., data=PriceBH.df, subset = train.rows)
TrainRegRpt  <- data.frame(train.data$Price, TrainRegress$fitted.values, TrainRegress$residuals)
x <- as.vector(TrainRegRpt$TrainRegress.fitted.values)    # on the x-axis
y <- as.vector(TrainRegRpt$train.data.Price)     #on the y-axis
plot(TrainRegRpt$train.data.Price ~ TrainRegRpt$TrainRegress.fitted.values)
abline(x,y)

散布图相同：

x <- as.vector(newdf$fv)
y <- as.vector(newdf$p)
p <-as.vector(TrainRegRpt$train.data.Price) # my y-axis in the scatter plot
fv <- as.vector(round(TrainRegRpt$TrainRegress.fitted.values,2) # my y-axis in the scatter plot
newdf<- dfrm <- data.frame(p,fv)
plot(newdf$p ~ newdf$fv)
abline(x,y)
summary(TrainRegress)

以下是TrainRegress的摘要：从TrainRegress的摘要获得的系数：

Intercept  Estimate     
................30.318
CRIM.........0.245
CHAS......5.8368
RM..........8.4846

我按如下方式提取了y截距：

y.interceptval <-summary(TrainRegress)$coefficients[1]

我将在y.interceptval中使用abline(y.interceptval,***?slope***)，但我需要知道如何计算斜率。如何计算传递到abline(y.interceptval, slope)的斜率？

我这里有5本教科书无济于事，我的教授拒绝帮助我，我真的希望它是完美的！谢谢！！！

plot(TrainRegRpt$train.data.Price ~ TrainRegRpt$TrainRegress.fitted.values)<br>
abline(x,y)

在R中，我正在尝试将线性合成的结果叠加到一个曲线上。我想创建一个散点图，在x轴上显示TrainRegRpt $ train.data.Price（原始价格），TrainRegress $ ...

Answer 1

看来您已经计算出了坡度。使用lm()的线性回归分析得出的斜率是系数。因此，在这种情况下，30.318是您的Y轴截距。