如何 运行 基于每年事件发生频率的线性回归模型
How to run a Linear Regression Model based off the frequency of events per year
我有一个数据集，其中详细介绍了自 1990 年代以来全球数千场足球比赛。我想绘制然后 运行 一个简单的线性模型 games ~ Year.
我是否需要创建一个新的数据框来计算每年的游戏总数？或者是否有我可以在 lm 和 plot 中使用的函数？
是的，您需要先将数据制成表格。假设每场比赛有一个观察，即数据看起来像这样：
dd <- data.frame(year=rep(1999:2002,times=c(1:3,2)),other=NA)
然后你需要（1）制表并转换为数据框； (2) 将年份转换回数字（表格中的类别最初总是因子），(3) 进行线性回归。
tt <- as.data.frame(table(year=dd$year))
tt$year <- as.numeric(as.character(tt$year)) ## convert from factor to numeric
lm(Freq ~ year, data=tt)
你可能想使用类似 Freq ~ I(year-min(year)) 的东西，这样你的截距就意味着一些合理的东西（数据集中第一年的预测比赛数量，而不是公元一年的预测比赛数量（CE ) 0).
我有一个数据集，其中详细介绍了自 1990 年代以来全球数千场足球比赛。我想绘制然后 运行 一个简单的线性模型 games ~ Year.
我是否需要创建一个新的数据框来计算每年的游戏总数？或者是否有我可以在 lm 和 plot 中使用的函数？
是的，您需要先将数据制成表格。假设每场比赛有一个观察，即数据看起来像这样：
dd <- data.frame(year=rep(1999:2002,times=c(1:3,2)),other=NA)
然后你需要（1）制表并转换为数据框； (2) 将年份转换回数字（表格中的类别最初总是因子），(3) 进行线性回归。
tt <- as.data.frame(table(year=dd$year))
tt$year <- as.numeric(as.character(tt$year)) ## convert from factor to numeric
lm(Freq ~ year, data=tt)
你可能想使用类似 Freq ~ I(year-min(year)) 的东西，这样你的截距就意味着一些合理的东西（数据集中第一年的预测比赛数量，而不是公元一年的预测比赛数量（CE ) 0).