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p値について質問です。R の次の関数を使用して、さまざまな線形モデルを比較して、あるモデルが別のモデルよりも優れているかどうかを判断してきました。

 anova(model1,model2)

残念ながら、F 値や p 値が計算されないことがあります。以下は、p 値が得られなかった Anova サマリーの例です。

 Analysis of Variance Table

 Model 1: Influence ~ SortedSums[, Combos2[1, A]] + SortedSums[, Combos2[2,A]]
 Model 2: Influence ~ SortedSums[, B]
    Res.Df   RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
 1    127 3090.9                      
 2    128 2655.2 -1    435.74

対称性のために、p 値が得られた分散分析の要約もここに示します。

 Analysis of Variance Table

 Model 1: Influence ~ SortedSums[, Combos2[1, A]] + SortedSums[, Combos2[2,A]]
 Model 2: Influence ~ SortedSums[, B]
    Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)
  1    127 3090.9                           
  2    128 3157.6 -1   -66.652 2.7386 0.1004

なぜこれが起こるのか知っていますか？

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すべての質問にコード例が必要なわけではありません。新人であるからといって中傷される資格はありません。答えは次のとおりです。

2 つのモデルの違いは重要ではありません。

これについてあなたができることは次のとおりです。

  • 1 つのモデル オブジェクトの項が、他のモデル オブジェクトの項のスーパーセットであることを確認してください。それ以外の場合、デフォルトの anova テストはそもそも無効です (代わりに、AIC を使用してそのようなネストされていないモデルを比較できますが、それは別の質問に属します)。私は実際には、ネストされたモデルのペアがそれほど重要ではないことを知りたいと思っていますが、繰り返しになりますが、この質問に答える必要はありません。
  • チェックを入れ、モデルがネストされていて、これが手動で行っている分析である場合は、レポートに p=1.0 と書き込んで、1 日で終わります。
  • モデルがネストされていて、上記が不正行為のように感じられる場合は、次の方法で難しい方法で行うことができます。あなたが本当に求めてanovaいるのは、それらが異なる1つの変数が適合に大きく貢献するかどうかです. 「大きい」モデルを取り、 を実行しますsummary(BAR)。BARに存在するが欠落している変数に対応する pFOO値は、あなたの p 値です! おそらく 1 です。t 統計量の 2 乗が F 値です。
  • モデルがネストされていて、これがプログラムで実行している分析であり、p 値がないとスクリプトの他の場所で問題が発生する場合は、空白の代わりに sanova(FOO,BAR)[,5:6]を取得するだけですNA...ただし、プログラムで実行している場合は、すでにそれを試していたでしょう。

幸運を！

于 2013-08-09T23:12:05.670 に答える