R：GLM 中的多个变量（一多项式一正弦）

Question

我有一些测量功率、风速和风向的数据。 功率和风速之间存在二次多项式相关性，功率和风向之间可能存在正弦相关性。 我需要对此进行调查并获得 Beta 值和 p 值，然后查看模型的拟合程度。

所以我有两个变量，它们可能会影响功率。 该模型需要是广义线性模型。

我是 R 的新手，但我尝试了不同的方法，但找不到。 我有一个矩阵，其中收集了所有数据。 谁能帮我？

Answer 1

Generalized Linear Model (glm) 的公式例如是power ~ wind speed + wind direction 。

您可以使用以下代码执行此 glm：

lmfit <- glm(power ~ wind_speed + wind_direction, dataset)

要分析模型，您可以执行summary(lmfit) 。 有关分析数据的更多信息，您可以查看此页面

有关 glm 的更多信息，请查看此链接以获取有关glm函数的更多信息。 或者搜索一些关于如何在 R 中执行线性模型的教程，比如这个

编辑：后续问题：

我个人执行以下操作：

formula <- power ~ wind_speed + wind_direction + windspeed2 + sinwd
lmfit <- glm(formula, dataset)

如果您执行以下操作，它也应该有效：

windspeed2 <- windspeed^2
sinwd <- sin(wind_direction)
formula <- power ~ wind_speed + wind_direction + windspeed2 + sinwd
lmfit <- glm(formula, dataset)