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add1 コマンドの使い方がわかりません。モデルがあるとします

y=b0+b1*x1

独立変数を追加する方が適しているかどうかを知りたいです。次に、すべてのモデルをテストします

y=b0+b1*x1+b2*x2

異なるx2（私の異なる独立変数）。add1 コマンドには何らかの理由で「スコープ」が必要です。それが何であるかはわかりません。add1 コマンドの使い方がわかりませんでした。私がこれを行う場合：

add1(fittedmodel)

エラーが出るので、使用したい変数を手動で指定する必要があると思います。それは結構です、それは実際に私が望んでいたことですが、それがそのようなものかどうかはわかりませんでした. 私が行った場合

add1(fittedmodel, scope=x1+x2, test="F")

x2 に特定の変数を挿入すると、次の出力が得られます。

単期加算

モデル：

sl ~ le
       Df  Sum of Sq     RSS     AIC F value Pr(>F)
<none>               0.51211 -523.44               
ky      1 0.00097796 0.51113 -521.63  0.1856 0.6676

これが私が望むものかどうかはわかりません。そこに記述されているモデルsl~leは私が望んでいたものではありません ( sl~le+ky)。それでは<none>意味がわかりません。sl~leこれは、モデルとモデルを比較するための F 検定の値sl~leが 0.1856 であることを意味しますか? または、出力を間違って解釈しますか?

では、これが正しいとしても、モデル 'sl~le+ky+le:ky' に対してはどうすればよいでしょうか?つまり、相互作用がある場合です。add1() コマンドの scope パラメーターを理解していないようですが、それが必要です。これがないと、add1() は機能しません!

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スコープを使用して の結果を解釈する方法の例を次に示しますadd1。

これらはすべて、例を読んで見ることで簡単に見つけることができたはず?add1です。

# create some data
set.seed(1)
DF <- data.frame(x1 = sample(letters[1:2], 50, replace = TRUE), x2 = sample(letters[3:4], 
    50, replace = TRUE))

library(plyr)

DF <- ddply(DF, .(x1, x2), mutate, y = sample(1:10, 1))
DF <- ddply(DF, .(x1, x2), mutate, y = y + rnorm(length(y), 0, 2))

# a simple model with just y~x1
simple <- lm(y ~ x1, data = DF)


# add a single term

add1(simple, scope = ~x1 + x2, test = "F")

## Single term additions
## 
## Model:
## y ~ x1
##        Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(>F)   
## <none>              565 125                  
## x2      1      93.9 471 118    9.37 0.0036 **
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

表は、スコープが与えられた場合に 1 つの変数を追加するすべての可能性を示しており、ヘルプ ( ?add1) の [値] の下に記載されています。

価値

モデル間の適合度の違いをまとめたクラス「anova」のオブジェクト。

x2したがって、これは、モデルに含まれるものを追加するx1とAICが低くなり、Fテストはモデル間の違いをテストすることを示しています.

相互作用を追加することでモデルが改善されるかどうかをテストする場合は、最初に主効果モデルを適合させる必要があります。次に、スコープ~x1*x2を使用して拡張します。~x1+x2+x1:x2

simple_2 <- lm(y ~ x1 + x2, data = DF)
add1(simple_2, scope = ~x1 * x2, test = "F")

## Single term additions
## 
## Model:
## y ~ x1 + x2
##        Df Sum of Sq RSS   AIC F value  Pr(>F)    
## <none>              471 118.2                    
## x1:x2   1       289 182  72.6      73 4.7e-11 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
于 2012-10-16T23:15:20.777 に答える