部分最小二乗回帰のデータをR

Question

から抽出するデータを予測するための最も代表的な変数を見つけるために部分最小二乗回帰を使用したいと思います。

Call: 
lm(formula = potion1) 

Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q  Max 
-14.9475 -5.3961 0.0056 5.2321 20.5847 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 37.63931 1.67955 22.410 < 2e-16 *** 
Aubepine -0.28226 0.05195 -5.434 1.81e-07 *** 
Bave  -1.79894 0.26849 -6.700 2.68e-10 *** 
Poudre  0.35420 0.72849 0.486 0.627  
Pavot  -0.47678 0.52027 -0.916 0.361  
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 7.845 on 177 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.293,  Adjusted R-squared: 0.277 
F-statistic: 18.34 on 4 and 177 DF, p-value: 1.271e-12 

は、私が唯一の変数AubepineらBaveが代表的であることが推定：

library(pls) 
potion<-read.table("potion-insomnie.txt",header=T) 

potionTrain <- potion[1:182,] 
potionTest <- potion[183:192,] 

potion1 <- plsr(Sommeil ~ Aubepine + Bave + Poudre + Pavot, data = potionTrain, validation = "LOO") 

summary(lm(potion1))が私にこの答えを与える： はここに私のコードです。

potion1 <- plsr(Sommeil ~ Aubepine + Bave, data = potionTrain, validation = "LOO") 

と私プロット：だから、僕は、この二つの変数でモデルをやり直しここ

plot(potion1, ncomp = 2, asp = 1, line = TRUE) 

は、測定値対予測のプロットである：

問題私はプロット上で線形回帰を見ることができますが、私はその方程式とR²を知ることができません。出来ますか ？

最初の部分は重回帰直線（ANOVA）と同じですか？

Answer 1

pacman::p_load(pls) 
data(mtcars) 
potion <- mtcars 

potionTrain <- potion[1:28,] 
potionTest <- potion[29:32,] 

potion1 <- plsr(mpg ~ cyl + disp + hp + drat, data = potionTrain, validation = "LOO") 

coef(potion1) # coefficeints 
scores(potion1) # scores 

## R^2: 
R2(potion1, estimate = "train") 
## cross-validated R^2: 
R2(potion1) 
## Both: 
R2(potion1, estimate = "all")