来自R的多元线性回归和MSE

Question

有一个数据集（在这里找到 - https://netfiles.umn.edu/users/nacht001/www/nachtsheim/Kutner/Appendix%20C%20Data%20Sets/APPENC01.txt），我已经为线性回归做了一些R编码。在附加的数据集中，列未标记。我不得不标记数据集的列并将其保存为csv而我道歉我无法在此处获取...但我使用的列是第3列（年龄）第4列（感染）第5列（culratio）第10栏（人口普查）和第12栏（服务），第9栏（区域）。我给数据集医院命名了。

我应该＆＃34;对于每个地理区域，使用一阶回归模型将感染风险（Y）与预测变量age，culratio，census，service进行回归。然后我需要找到每个地区的MSE。这是我的代码。

NE<- subset(hospital, region=="1")
NC<- subset(hospital, region=="2")
S<- subset(hospital, region=="3")
W<- subset(hospital, region=="4")

然后做一阶线性回归模型我使用每个

的基本代码

NE.Model<- lm(NE$infection~ NE$age + NE$culratio + NE$census + NE$service)
summary(NE.Model)

我可以得到调整后的R平方值，但是如何从这个输出中找到MSE？

Answer 1

将我的评论移至答案。 “错误”或“残差”是模型对象NE.Model$residuals的一部分，因此获得均方误差就像：mean(NE.Model$residuals^2)一样简单。

作为一个注释，您可以通过在模型中拟合region固定效应项，然后计算每个残差子集的MSE，以更少的步骤执行此操作。同样的，真的。