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step() 関数を使用して R で後方消去を行っています。ここで、各独立変数が AIC、F、および P 値とともにどのようにランク付けされるかを調べようとしています。

step(Mod1,direction="backward",test="F")

                      Df Deviance    AIC  F value    Pr(>F)    
<none>                     6127.4 6215.4                       
- as.factor(var2)      3   6133.6 6215.6   2.6103 0.0497127 *  
- as.factor(var28)     2   6131.7 6215.7   2.7292 0.0653326 .  
- as.factor(var32)     2   6131.8 6215.8   2.7794 0.0621388 .  
- as.factor(var30)     1   6130.3 6216.3   3.6075 0.0575550 .  
- as.factor(var20)     1   6131.9 6217.9   5.7262 0.0167368 *  
- as.factor(var9)      1   6133.5 6219.5   7.6627 0.0056507 ** 
- as.factor(var15)     1   6133.7 6219.7   7.8952 0.0049691 ** 
- as.factor(var10)     1   6133.8 6219.8   8.1314 0.0043621 ** 
- as.factor(var14)     1   6134.7 6220.7   9.2528 0.0023592 ** 
- as.factor(var33)     2   6137.1 6221.1   6.0993 0.0022552 ** 
- as.factor(var16)     1   6135.9 6221.9  10.6794 0.0010881 ** 
- as.factor(var19)     4   6142.5 6222.5   4.7684 0.0007674 ***
- as.factor(var23)     2   6138.9 6222.9   7.2488 0.0007158 ***
- as.factor(var24)     2   6139.0 6223.0   7.3060 0.0006761 ***
- as.factor(var13)     1   6139.3 6225.3  14.9746 0.0001099 ***
- as.factor(var11)     1   6141.0 6227.0  17.1558 3.480e-05 ***
- as.factor(var6)      2   6149.3 6233.3  13.8110 1.030e-06 ***
- as.factor(var22)     2   6150.6 6234.6  14.6341 4.534e-07 ***
- as.factor(var8)      4   6155.4 6235.4   8.8624 3.893e-07 ***
- as.factor(var3)      4   6172.7 6252.7  14.3214 1.189e-11 ***
- as.factor(var1)      1   6230.8 6316.8 130.7555 < 2.2e-16 ***
- as.factor(var5)      4   6245.6 6325.6  37.3782 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

次にしたいのは、

i) p値に従って変数をランク付けします。

ii) 各独立変数の R 二乗を取得し、最後の列に表示する

4

1 に答える 1

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結果をモデルとして保存します。

final_model <- step(Mod1,direction="backward",test="F")
# drop1 will give you the "type II anova" (the effect of dropping)
drop_anova <- drop1(final_model, test = 'F')
#  or the more traditional `anova` which gives the SS as 
# if they are sequentially  added to the model
anova(final_model)

これらを使用して、p 値でランク付けできます。各変数の r-squared に関する私のコメントを参照してください。これが何を意味するのかわかりません。

于 2012-08-14T06:58:23.477 に答える