R语言系列:构造拟合公式的几个技巧
在使用各种回归时，需要写明拟合公式。最常见的形式如下：
y~x1+x2 #可以增加任意数量的自变量
若要加入自变量之间的交互作用，可以使用以下写法
y~x1+x2+x1:x2
y~(x1+x2)^2 #'^'表示最多n阶交互
可以用'*'表示所有交互，如：
x1*x2*x3即：x1+x2+x3+x1:x2+x2:x3+x1:x3+x1:x2:x3
(x1+x2+x3)^2即：x1+x2+x3+x1:x2+x2:x3+x1:x3
当自变量数量非常多时，一个个写出来太麻烦，于是可以简写如下：
y~.
若要考虑所有自变量之间的交互作用，可以写为：
y~.^2 #二阶交互作用
y~.^3 #三阶交互作用
若只需考察某些自变量，可以先按一定标准挑出变量名，然后转为公式。
fo=as.formula(paste("y ~ ", paste(xname, collapse= "+")))
若需去除某些自变量，可以写为：
y~(x1+x2)^2-x2
若要去除常数项，可以写为
y~x1-1
y~0+x1
若需将某些自变量进行一定运算，则可利用'I'将这些运算括起来，以免这些运算符造成混乱。
y~x1+I(x2+x3) #拟合公式包含两项，x1和sum(x2,x3)数据分析师培训
y~x1+I(x2*x3)
y~x1+I(x2^x3)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中，“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储（用户操作日志、系统运行日志）、高频交易记录（支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系，我将从相关系数的核心定义与类型切入，详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“相关系数” 不是简单的数字计算，而是 “从业务问题出发，量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的 ...
2025-10-28箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
