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多項応答変数と連続予測変数を含むデータセットがあり、応答変数の各カテゴリの各予測変数の AIC、F、p 値、および説明された分散の割合を見つけようとしています。最適な予測モデルを見つけるために。関数 multinom (nnet から) と stepAIC (MASS から) を使用しています。最適なモデルとその AIC を取得できるようですが、個々の変数 AIC、F、p 値を取得する方法がわかりません。および説明された分散の比率。

私が使用しているコードは次のとおりです。

library(nnet)
library(MASS)
model<-multinom(Age~HeightD+HeightI+Inclination+HalfWidth+BaseWidth+WidthRatio+BaseDepth+HalfDepth+DepthRatio,data=comp_data)

summary(model)
step <- stepAIC(model, direction="both")
step$anova
summary(step)

私は統計とRにまったく慣れていないので、明らかな間違い/答えがあればすみません!

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私が覚えているように、multinom出力はあなたが求めているすべてのものを提供していないと思います. その一部は、モデルのコンポーネントから計算できます。このbroomパッケージには、多項回帰の結果を要約する方法があります。(必ず GitHub からバージョンをインストールしてください)

#* Using example data from the broom::tidy.multinom function
library(devtools)
install_github("drgtwo/broom")

fit.gear <- multinom(gear ~ mpg + factor(am), data=mtcars)
tidy(fit.gear)
glance(fit.gear)

glance出力から取得する AIC 。多項回帰から F 統計を取得することはできませんが、tidy出力から Z 統計を取得できます (これは実際には係数 / se にすぎません)、および関連する p 値です。

オブジェクトの比較可能なanova出力がないmultinomため、説明された分散について何を伝えればよいかわかりません。おそらく、従来の分散分析と線形回帰モデルを除けば、説明分散をモデル適合のメトリックとして使用したことはほとんどありません。

于 2015-08-04T14:38:28.190 に答える