如何拟合线性模型，包括期望和转换

Question

我必须适合

的线性模型

E(ᴪ(Y)) = β0+ β1X1+ β2X2+ β3X3

其中ᴪ是修改后的Box-Cox转换，由下式给出：

和β0,1,2,3是参数。 我的数据框如下所示，我将 R 读作

data<-read.table("surveydata.txt", header=TRUE)

我是 R 的新手，我无法适应该模型。我知道如何使用lm来拟合模型，但不知道在包含变换和期望的情况下我将如何适应它。

到目前为止，我已经尝试过：

>lm(mean(boxcox(Y))~X1+X2+X3,data)
Error: $ operator is invalid for atomic vectors

Answer 1

boxcox(Y ~ X1 + X1 + X3, data, plotit = F)$y