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多くの変数を持つ y=x1+x2+... という形式の加法的モデルがあるとします。二次効果を示すと見なされるべき変数を特定する R のルーチンはありますか? Box-Cox 変換で y のリンクを識別できることは知っていますが、x はどうでしょうか。変数が数個しかない場合は簡単にテストできますが、たくさんの変数を保持する場合はどうでしょうか?

ドイツからよろしく

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おそらく、2次項が必要かどうかは気にしませんが、効果が非線形かどうかは気にしません。二次項はそれらのいくつかを拾うことができますが、線形ではない明らかに非二次効果がいくつかあります。Hmiscそれには多くの方法がありますが、私はおよびDesignパッケージに実装されている制限された 3 次スプラインを使用するのが好きです。

例えば：

library(Design)
x1 <- runif(200)
x2 <- runif(200)
x3 <- runif(200)
x4 <- runif(200)
y <- x1 + x2 + rnorm(200)
f1    <- ols(y ~ rcs(x1,4) + rcs(x2,4) + rcs(x3,4) + rcs(x4,4))

> anova(f1)
                Analysis of Variance          Response: y 

 Factor          d.f. Partial SS  MS         F    P     
 x1                3   19.2033740 6.40112466 7.96 0.0001
  Nonlinear        2    5.6426655 2.82133277 3.51 0.0319
 x2                3   10.6042751 3.53475836 4.40 0.0051
  Nonlinear        2    0.5047319 0.25236593 0.31 0.7309
 x3                3    3.0844406 1.02814688 1.28 0.2829
  Nonlinear        2    0.1474818 0.07374091 0.09 0.9124
 x4                3    4.1770965 1.39236549 1.73 0.1619
  Nonlinear        2    4.1770665 2.08853325 2.60 0.0771
 TOTAL NONLINEAR   8    9.5322762 1.19153452 1.48 0.1660
 REGRESSION       12   37.1220435 3.09350362 3.85 <.0001
 ERROR           187  150.3064834 0.80377799

olsは基本的に と同等ですlm。出力の ANOVA テーブルに注意してください。これには、グローバル テストを含む効果の非線形性のテストがあります。

于 2011-05-06T15:46:48.250 に答える
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双方向の相互作用をすべて作成したい場合は、次のようにすることができます。

lm(y ~ (x1 + x2 + x3)^2, data=dat)

見る：

?formula
于 2011-05-06T15:29:40.343 に答える