在多元分析中使用glm计算R平方R

我正在使用step（）函数在R中进行反向消除。现在，我试图看看每个自变量如何与他们的AIC，F和P值一起排列。在多元分析中使用glm计算R平方R

step(Mod1,direction="backward",test="F") 

         Df Deviance AIC F value Pr(>F)  
<none>      6127.4 6215.4      
- as.factor(var2)  3 6133.6 6215.6 2.6103 0.0497127 * 
- as.factor(var28)  2 6131.7 6215.7 2.7292 0.0653326 . 
- as.factor(var32)  2 6131.8 6215.8 2.7794 0.0621388 . 
- as.factor(var30)  1 6130.3 6216.3 3.6075 0.0575550 . 
- as.factor(var20)  1 6131.9 6217.9 5.7262 0.0167368 * 
- as.factor(var9)  1 6133.5 6219.5 7.6627 0.0056507 ** 
- as.factor(var15)  1 6133.7 6219.7 7.8952 0.0049691 ** 
- as.factor(var10)  1 6133.8 6219.8 8.1314 0.0043621 ** 
- as.factor(var14)  1 6134.7 6220.7 9.2528 0.0023592 ** 
- as.factor(var33)  2 6137.1 6221.1 6.0993 0.0022552 ** 
- as.factor(var16)  1 6135.9 6221.9 10.6794 0.0010881 ** 
- as.factor(var19)  4 6142.5 6222.5 4.7684 0.0007674 *** 
- as.factor(var23)  2 6138.9 6222.9 7.2488 0.0007158 *** 
- as.factor(var24)  2 6139.0 6223.0 7.3060 0.0006761 *** 
- as.factor(var13)  1 6139.3 6225.3 14.9746 0.0001099 *** 
- as.factor(var11)  1 6141.0 6227.0 17.1558 3.480e-05 *** 
- as.factor(var6)  2 6149.3 6233.3 13.8110 1.030e-06 *** 
- as.factor(var22)  2 6150.6 6234.6 14.6341 4.534e-07 *** 
- as.factor(var8)  4 6155.4 6235.4 8.8624 3.893e-07 *** 
- as.factor(var3)  4 6172.7 6252.7 14.3214 1.189e-11 *** 
- as.factor(var1)  1 6230.8 6316.8 130.7555 < 2.2e-16 *** 
- as.factor(var5)  4 6245.6 6325.6 37.3782 < 2.2e-16 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

接着，我想

ⅰ）秩的变量根据p值从最（顶部）至少显著（底部）

ⅱ）得到的R平方为每个自变量，并显示在最后一列

来源

2012-08-14 baz

这看起来像一个倒退消除的最终输出，其中''是最好的选择。这听起来像你正在寻找这个拟合模型的方差分析表。这是真的。 – mnel 2012-08-14 06:13:56

@ mnel：是的..你说得对，它是一个后向消亡的最终产物。 – baz 2012-08-14 06:23:09

那么，你刚刚在这个最终模型的ANOVA表之后呢？ – mnel 2012-08-14 06:24:50

将结果保存为模型。

final_model <- step(Mod1,direction="backward",test="F") 
# drop1 will give you the "type II anova" (the effect of dropping) 
drop_anova <- drop1(final_model, test = 'F') 
# or the more traditional `anova` which gives the SS as 
# if they are sequentially added to the model 
anova(final_model)

您可以使用这些按p值排序。看到我对每个变量的r-squared的评论 - 我不知道你是什么意思。

来源

2012-08-14 06:58:23 mnel

在多元分析中使用glm计算R平方R

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