对数的R回归分析

Question

我执行回归分析，并尝试为ggplot2的数据集ggplot2找到最佳拟合模型。 我使用价格（响应变量）vs克拉，然后执行线性回归，二次回归和三次回归。 这条线不是最合适的。 我意识到excel的对数具有最佳拟合线。 但是，我不知道如何在R中进行编码以找到对数拟合线。 有人可以帮忙吗？

比较价格与克拉

model<-lm(price~carat, data = diamonds)

模型2使用多项式进行比较

model2<-lm(price~carat + I(carat^2), data = diamonds)

在model3中使用立方

model3 <- lm(price~carat + I(carat^2) + I(carat^3), data = diamonds)

如何在R中编码日志以获得与excel相同的结果？

y = 0.4299ln（x）-2.5495R²= 0.8468

谢谢！

Answer 1

您从excel y = 0.4299ln(x) - 2.5495报告的结果不包含任何多项式或三次项。 你想做什么？ price非常不对称，就像说“收入”一样，通常是从中获取原木。 这也提供了您要引用的R2，但是intercept和carat参数的系数却大不相同。

m1 <- lm(log(price) ~ carat, data = diamonds)
summary(m1)
Call:
lm(formula = log(price) ~ carat, data = diamonds)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-6.2844 -0.2449  0.0335  0.2578  1.5642 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 6.215021   0.003348    1856   <2e-16 ***
carat       1.969757   0.003608     546   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.3972 on 53938 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8468,    Adjusted R-squared:  0.8468 
F-statistic: 2.981e+05 on 1 and 53938 DF,  p-value: < 2.2e-16