如何在R中拟合回归模型

Question

我正在尝试做以下问题，但卡在了第 1 部分，要求我拟合回归模型并解释结果。我被教导如何对只有 B1 和线性 (t-1978) 的模型执行此操作，但现在使用 B2(t-1978)^2 我很困惑如何执行此操作？

library(climate) #R package of choice for Time series module
trend= time(co2) - 1978
#Turn months to factors
M = factor(cycle(co2))
reg = lm(co2 ~  time ( co2 ) + I( time (co2)^2) + trend + M,
    na.action = NULL)
summary(reg)

我已经尝试过上述方法，我的趋势是

NA

所以它显然是错误的

Answer 1

你看起来非常接近（我对cycle(co2)，

time(co2)

调用感到非常困惑，这些调用正在使用

ts

对象。如果我输入

trend

而不是

time(co2)

，我会得到明智的答案.. .reg = lm(co2 ~ trend + I(trend^2) + M, na.action = NULL)

Answer 2

第2步：拟合初始模型 初始模型 <-foo_df

第 3 步：检查模型摘要，删除不显着的预测变量，并根据需要重新拟合 摘要（初始模型） #相应地替换“significant_predictors” 简化模型 <- lm(WHAT_YOU'RE_TRYING_TO_GET ~ columns + by + name + from + dataframe, data = new_DF)

<- lm(WHAT_YOU'RE_TRYING_TO_GET ~ less + columns + by + than + before, data = new_DF)