Inhoudsopgave:
- Het model samenvatten
- U kunt deze waarde interpreteren als de waarschijnlijkheid dat het toevoegen van de variabele wt aan het model niet Het lage p-getal geeft hier aan dat het gewicht van een auto (wt) een aanzienlijk deel van het verschil in kilometerstand tussen auto's verklaart. Dit zou geen verrassing moeten zijn, een zwaardere auto wel, er is meer kracht nodig om het eigen gewicht rond te slepen.
Video: Differential Equations: Implicit Solutions (Level 1 of 3) | Basics, Formal Solution 2024
Natuurlijk biedt R een hele reeks verschillende tests en maatregelen om te evalueren hoe goed uw model past bij uw gegevens en kijken naar de aannames van het model. Nogmaals, het hier gepresenteerde overzicht is verre van compleet, maar het geeft je een idee van wat mogelijk is en een startpunt om dieper op het probleem in te gaan.
Het model samenvatten
De samenvatting () -functie retourneert onmiddellijk de F-test voor modellen die zijn geconstrueerd met aov (). Voor lm () -modellen is dit iets anders. Bekijk de uitvoer:
Dat is een heleboel nuttige informatie. Hier ziet u het volgende:
-
bevatten De coëfficiënten vergezeld van een t-toets, die u vertellen in hoeverre elke coëfficiënt significant verschilt van nul
-
De goedheid-van-passen maatregelen R
-
2 > en de aangepaste R 2 De F-toets die u een idee geeft of uw model een aanzienlijk deel van de variantie in uw gegevens verklaart
-
U kan de functie coef () gebruiken om een matrix met de schattingen, standaardfouten en t-waarde en p-waarde voor de coëfficiënten van het samenvattingsobject als volgt te extraheren: >> coef (Modeloverzicht) Schatting standaardfout t waarde Pr (> | t |) (Onderscheppen) 37. 285126 1. 877627 19. 857575 8. 241799e-19 wt -5. 344472 0. 559101 -9. 559044 1. 293959e-10
Als deze termen u niets vertellen, zoek ze dan op in een goede bron over modelleren. Voor een uitgebreide inleiding tot het correct toepassen en interpreteren van lineaire modellen, bekijk
Toegepaste lineaire statistische modellen,
5e editie, door Michael Kutner et al (McGraw-Hill / Irwin).
De impact van modeltermen testen Om een variantie-tabel te krijgen, zoals de samenvatting () -functie voor een ANOVA-model maakt, gebruikt u eenvoudig de functie anova () en geeft u het het lm () -model door object als een argument, zoals dit: >> Model. anova Model. anova Analyse van de variantietabelrespons: mpg Df Som Sq Gemiddelde Sq F-waarde Pr (> F) wt 1 847.73 847. 73 91. 375 1. 294e-10 *** Residuen 30 278. 32 9. 28 --- Signif. codes: 0 '***' 0. 001 '**' 0. 01 '*' 0. 05 '. '0. 1' 1 Hier is het resulterende object een dataframe waarmee u elke waarde uit die tabel kunt extraheren met behulp van de subsetting en indexeringstools. Om bijvoorbeeld de p-waarde te krijgen, kunt u het volgende doen: >> Model anova ['wt', 'Pr (> F)'] [1] 1. 293959e-10
U kunt deze waarde interpreteren als de waarschijnlijkheid dat het toevoegen van de variabele wt aan het model niet Het lage p-getal geeft hier aan dat het gewicht van een auto (wt) een aanzienlijk deel van het verschil in kilometerstand tussen auto's verklaart. Dit zou geen verrassing moeten zijn, een zwaardere auto wel, er is meer kracht nodig om het eigen gewicht rond te slepen.
U kunt de functie anova () ook gebruiken om verschillende modellen te vergelijken, en veel modelleringspakketten bieden die functionaliteit. U vindt voorbeelden hiervan op de meeste gerelateerde Help-pagina's zoals? anova. lm en? anova. glm.
