<\/p>\n
U kunt de tilde-operator ( ~<\/strong> ) in R gebruiken om de linkerkant van een vergelijking van de rechterkant te scheiden.<\/span><\/p>\n Deze operator wordt meestal gebruikt met de functie lm()<\/a> in R, die wordt gebruikt om lineaire regressiemodellen<\/a> aan te passen.<\/span><\/p>\n De basissyntaxis van de functie lm() is:<\/span><\/p>\n De variabelenaam aan de linkerkant<\/strong> van de tilde (y)-operator vertegenwoordigt de responsvariabele<\/strong> .<\/span><\/p>\n De namen van variabelen aan de rechterkant<\/strong> van de tilde-operator (x1, x2) vertegenwoordigen voorspellende variabelen<\/strong> .<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze tilde-operator in verschillende scenario’s kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende eenvoudige lineaire regressiemodel in R passen:<\/span><\/p>\n Dit specifieke regressiemodel heeft een responsvariabele (y) en een voorspellende variabele (x).<\/span><\/p>\n Als we deze regressievergelijking in statistische notatie zouden schrijven, zou deze er als volgt uitzien:<\/span><\/p>\n y = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> x<\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende meervoudige lineaire regressiemodel in R passen:<\/span><\/p>\n Dit specifieke regressiemodel heeft \u00e9\u00e9n responsvariabele (y) en drie voorspellende variabelen (x1, x2, x3).<\/span><\/p>\n Als we deze regressievergelijking in statistische notatie zouden schrijven, zou deze er als volgt uitzien:<\/span><\/p>\n y = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> x 1<\/sub> + \u03b2 2<\/sub> x 2<\/sub> + \u03b2 3<\/sub> x 3<\/sub><\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende meervoudige lineaire regressiemodel in R passen:<\/span><\/p>\n Deze specifieke syntaxis geeft aan dat we y<\/strong> als responsvariabele willen gebruiken en alle andere variabelen in het dataframe als voorspellende variabelen.<\/span><\/p>\n Deze syntaxis is handig als we een regressiemodel willen uitrusten met talloze voorspellende variabelen, maar we niet de individuele naam van elke voorspellende variabele willen invoeren.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende functies in R kunt gebruiken:<\/span><\/p>\n Hoe de dollartekenoperator ($) in R te gebruiken<\/a> U kunt de tilde-operator ( ~ ) in R gebruiken om de linkerkant van een vergelijking van de rechterkant te scheiden. Deze operator wordt meestal gebruikt met de functie lm() in R, die wordt gebruikt om lineaire regressiemodellen aan te passen. De basissyntaxis van de functie lm() is: model <- lm(y ~ x1 + x2, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3097","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: De Tilde-operator gebruiken met een voorspellende variabele<\/strong><\/span><\/h3>\n
model <- lm(y ~ x, data=df)<\/strong><\/span><\/pre>\n Voorbeeld 2: De Tilde-operator gebruiken met meerdere voorspellende variabelen<\/strong><\/span><\/h3>\n
model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=df)<\/strong><\/span><\/pre>\n Voorbeeld 3: Gebruik van de Tilde-operator met een onbekend aantal voorspellende variabelen<\/strong><\/span><\/h3>\n
model <- lm(y ~ ., data=df)<\/strong><\/span><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe u de operator \u201cNOT IN\u201d gebruikt in R<\/a>
Hoe de %in%-operator in R te gebruiken<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"