сравнивающие две линейные модели в R

Question

Скажем, у меня есть две линейные модели в R такие, что:

LM1 = (х ~ а + б)

lm2 = (х ~ а + Ь + с)

Я хочу, чтобы определить эффект с на х в терминах

1) значимости эффекта 2) оце e of effect 3) вклад c в общий ход изменения x (например, c) составляла значение R-квадрата)

anova (lm1, lm2) дает мне цифру значимости, но не другие цифры, которые мне нужны, особенно 3 выше.

Как я могу вычислить эти цифры?

Answer 1

Попробуйте сравнить summary(lm1) и summary(lm2). R-squared информация должна быть внизу.

Answer 2

Обычный способ посмотреть на anova(lm1, lm2) и в summary(lm2), хотя есть effects -пакет, который может предложить дополнительные возможности. Я не понимаю, чего вам нужно, этого недостаточно. Разница в сумме квадратов и степенях свободы, если это фактор-переменная, которая сопровождает добавление «с», обеспечивается выходом anova. «Вклад« c »в сторону x» немного расплывчатый, но может означать коэффициент (обозначенный «Estimate» для x, предоставленный summary(lm2)). Вас, вероятно, попросят написать что-то вроде «вклада« c »в вариацию« x », когда« a »и« b »контролируются в регрессионном анализе.«

Если вы хочу разложить суммы квадратов в одной модели просто выглядеть:

anova(lm2) 
###### 
Analysis of Variance Table 

Response: Y 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
X1   1 2.2167 2.21672 4.9554 0.03982 * 
X2   1 1.2316 1.23156 2.7531 0.11540 
Residuals 17 7.6047 0.44733 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Процент от общей суммы квадратов в X1 суммах квадратов легко вычисляются. Сначала взгляните на объект anova(lm2) с str(). Это список:

100*anova(lm2)[['Sum Sq']][1]/sum(anova(lm2)[['Sum Sq']]) 
#[1] 20.05545 

"парциальный-R^2 для X1 контролирующего для X2" (R^2_Y.X1 | X2):

anova(lm2)[['Sum Sq']]["X1"]/anova(lm2)[['Sum Sq']][""Residuals"]