我目前正在使用nls模型对各种数据集进行非线性分析。另一方面,我想计算nls模型回归的标准误差。回归标准误差的公式: n <- nrow(na.omit((data))
SE = (sqrt(sum(pv-av)^2)/(n-2)) 其中pv是预测值,av是实际值。我在计算标准误差时遇到了问题。我应该先计算预测值和实际值吗?这些值是否基于数据<e
我想绘制y1,y2关于x的两组不同值的误差条形图。换句话说,我有两个数据Y1,Y2,它们是对应的X值。在我重塑了数据框之后,我设法将它们绘制在一起。我正在做的是为每个集合计算"se“,计算aes(ymin=y1-se, ymax=y+se),并对Y2重复相同的操作。因为我想把这个误差条应用到不同的图上。我宁愿用短的方式做这件事。7.00000 B
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