【问题标题】：R - Regression Analysis for LogarthmicR - 对数回归分析
【发布时间】：2018-01-06 11:34:31
【问题描述】：

我执行回归分析并尝试为ggplot2 中的数据集 diamonds.csv 找到最佳拟合模型。我使用价格（响应变量）与克拉，并执行线性回归、二次回归和三次回归。这条线不是最合适的。我意识到来自 excel 的对数具有最佳拟合线。但是，我不知道如何在 R 中编写代码来找到对数拟合线。任何人都可以帮忙吗？

比较价格与克拉

model<-lm(price~carat, data = diamonds)

模型2使用多项式进行比较

model2<-lm(price~carat + I(carat^2), data = diamonds)

在模型 3 中使用立方

model3 <- lm(price~carat + I(carat^2) + I(carat^3), data = diamonds)

如何在 R 中对日志进行编码以获得与 excel 相同的结果？

y = 0.4299ln(x) - 2.5495 R² = 0.8468

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r non-linear-regression

【解决方案1】：

您从 excel y = 0.4299ln(x) - 2.5495 报告的结果不包含任何多项式或三次项。你想做什么？ price 非常倾斜，就像说“收入”一样，通常的做法是从中获取日志。这也提供了您所指的 R2，但截距和克拉参数的系数非常不同。

m1 <- lm(log(price) ~ carat, data = diamonds)
summary(m1)
Call:
lm(formula = log(price) ~ carat, data = diamonds)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-6.2844 -0.2449  0.0335  0.2578  1.5642 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 6.215021   0.003348    1856   <2e-16 ***
carat       1.969757   0.003608     546   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.3972 on 53938 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8468,    Adjusted R-squared:  0.8468 
F-statistic: 2.981e+05 on 1 and 53938 DF,  p-value: < 2.2e-16

【讨论】：

非常感谢您的帮助！我在你的帮助下解决了这个问题。 logmodel
太棒了！不知道为什么你想要克拉的日志，但任何适合你的需要！如果您喜欢，请点赞/接受答案！
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