R_Language 板


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y <- c(8,13,12,11,9,8,7,13,11,13) x1 <- c(-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,0,0) x2 <- c(-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,0,0) m.f <- lm(y~x1+x2) m.r <- lm(y~factor(x1):factor(x2)) anova(m.f, m.r) 最後一列即为所求。 重点就在於 m.r 的自变项是一个「所有 x1 与 x2 的组合」。 在 R 中的 formula 采取「:」字符有相同功能。 如果不够直白的话,可以看看以下的操作,结果是一样的。 x12 <- paste(x1, x2, sep="&") m.r1 <- lm(y~factor(x12)) anova(m.f, m.r1) ※ 引述《DrRd (就这样吧)》之铭言: : [问题类型]: : 程式谘询(我想用R 做某件事情,但是我不知道要怎麽用R 写出来) : [软体熟悉度]: : 入门(写过其他程式,只是对语法不熟悉) : [问题叙述]: : 用R来执行多元回归的lack of fit test : 在网路上找到的方法是单回归用的,多元回归不知道怎麽做 : [程式范例]: : reduce.mod = lm(y ~ x) : full.mod = lm(y ~ 0 + as.factor(x)) : anova(reduce.mod, full.mod) : 但多元回归不能把full.mod写成 lm(y ~ 0 + as.factor(x1) + as.factor(x2)) : 这样出来的自由度是错的 : [关键字]: : : lack of fit : -- http://apansharing.blogspot.com/ --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 122.117.37.172
※ 文章网址: http://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1398852025.A.D35.html ※ 编辑: andrew43 (122.117.37.172), 04/30/2014 18:00:39
1F:推 DrRd:果真如此!感恩感谢! 04/30 22:01
※ 编辑: andrew43 (122.117.37.172), 04/30/2014 22:14:47







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