Fw: [問題] 迴歸模型類別變數之綜合檢定

看板R_Language作者andrew43 (apan)時間11年前 (2013/04/01 08:35)推噓0(0推 0噓 0→)

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※ [本文轉錄自 Statistics 看板 #1DZB3Jf3 ] 作者: andrew43 (Myrmarachne) 看板: Statistics 標題: Re: [問題] 迴歸模型類別變數之綜合檢定時間: Fri Mar 25 23:12:16 2011 謝謝上回文章中諸位先進指教，我找到了一些做法進行聯合檢定。以下是一個典型的二因子普瓦松迴歸，同時考慮交互作用及加上一個 offset 作為事件發生的調整項。過程以 R 進行操作。 # 定義依變數 y，分 4 群有不同期望值的普瓦松亂數 y <- c(rpois(25, 1), rpois(25, 1.1), rpois(25, 3), rpois(25, 1.2)) # 定義第一個因子 f1，有 4 個 level f1 <- gl(4, 25, label=c("a","b","c","d")) # 定義第二個因子 f2，有 5 個 level f2 <- gl(5, 1, 100, label=c("h","i","j","k","l")) # 定義 offset ot <- abs(rnorm(100, 10)) # Poisson regression 模式 mod <- glm(y~f1*f2+offset(log(ot)), family=poisson); summary(mod) # 檢定全模式是否至少有一項因子或交互作用有效 ## 分別使用 LR test 及 Wald test library(lmtest); lrtest(mod); waldtest(mod) # 以 LR test 檢驗每項因子及其交互作用的效應 ## 每次檢驗只從完整模式中丟出一項因子（概念相似於 Type III SS） drop1(mod, ~., test="Chisq") ## 下列同上列功能 library(car); Anova(mod, type="III") ## 每次檢驗丟出所有其它效果及相關之交互作用（相似於 Type II SS） library(car); Anova(mod, type="II") ## 每次檢驗依序累加丟出因子（相似於 Type I SS） anova(mod) # 使用 Wald test ## 只是在 Anova() 多加選項，故可套用在先前列過的 Anova() 中 library(car); Anova(mod, type="III", test.statistic='Wald') 假如要做更細微的 LR test 或 Wald test 操作，可使用 lmtest package 中的 lrtest() 和 waldtest()。但個人使用以上方法是最快最方便的，一次全交待清楚。如果我有哪裡錯了，還盼高手指點。 -- http://apansharing.blogspot.com/ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.128.117.73 ※ 編輯: andrew43 來自: 122.117.35.207 (04/04 00:55)