我有必须使用线性模型的数据。 我也有与x和y值中的每一个相关的错误。
基本上我想做这样的事情(所有相同长度的矢量):
lm(y_data +- y_errors ~ x_data +- x_errors)
但显然这不起作用。
看来Origin可以做到(http://www.originlab.com/doc/Origin-Help/LinearFit-XErr-Dialog)。
如何告诉R使用x和y-errors创建线性模型,比如Origin?
答案 0 :(得分:0)
考虑到x和y可能分别有xe和ye的错误。对于每个(x,y)组合,如果添加和分析以下组合,他们可能会得到你想要的。尝试与原始结果进行比较。
x,y
x-xe, y-ye
x+xe, y+ye
x-xe, y+ye
x+xe, y-y2
要获得这些组合,请尝试以下代码(用数据替换x,y,xe和ye)
x = c(1,2,3,4)
xe = 0.1
y = c(12, 24, 28, 46)
ye = 1.3
ddf = data.frame(xx=as.numeric(), yy=as.numeric())
i=1
counter=1
while(i<(length(x)+1)){
ddf[counter,]=c(x[i],y[i])
ddf[counter+1,]=c(x[i]-xe,y[i]-ye)
ddf[counter+2,]=c(x[i]+xe,y[i]+ye)
ddf[counter+3,]=c(x[i]-xe,y[i]+ye)
ddf[counter+4,]=c(x[i]+xe,y[i]-ye)
counter = counter+5
i = i+1
}
ddf
xx yy
1 1.0 12.0
2 0.9 10.7
3 1.1 13.3
4 0.9 13.3
5 1.1 10.7
6 2.0 24.0
7 1.9 22.7
8 2.1 25.3
9 1.9 25.3
10 2.1 22.7
11 3.0 28.0
12 2.9 26.7
13 3.1 29.3
14 2.9 29.3
15 3.1 26.7
16 4.0 46.0
17 3.9 44.7
18 4.1 47.3
19 3.9 47.3
20 4.1 44.7
然后运行测试:
with(ddf, lm(yy~xx))
Call:
lm(formula = yy ~ xx)
Coefficients:
(Intercept) xx
1.169 10.533