Làm thế nào để sử dụng anova để so sánh hai mô hình?

Làm thế nào tôi nên hiểu anovakết quả khi so sánh hai mô hình?

Thí dụ:

  Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F    Pr(>F)    
1      9 54.032                                  
2      7  4.632  2      49.4 37.329 0.0001844 ***

Trang này nêu rõ: "Tính toán phân tích các bảng phương sai (hoặc độ lệch) cho một hoặc nhiều đối tượng mô hình được trang bị." Tuy nhiên, giáo sư đã đề cập rằng nó có thể được sử dụng để so sánh mô hình - đó là những gì tôi dự định làm.

Do đó, tôi cho rằng tôi có thể sử dụng anova(model1, model2)và có được giá trị p cho tôi biết liệu tôi có nên từ chối giả thuyết không: "các mô hình là như nhau".

Tôi có thể nói rằng nếu giá trị p nhỏ hơn (giả sử) 0,05, các mô hình có sự khác biệt đáng kể không?

r regression anova

— thú cưng
nguồn

Trong ví dụ của bạn, model1 và model2 lồng nhau? Nghĩa là, cả hai mô hình có một tập hợp các biến dự đoán và biến kết quả giống nhau, nhưng một mô hình có một hoặc nhiều biến dự đoán bổ sung không?

— EdM

Một là như thế Y ~ X + X^2và thứ haiY ~ X + X^2 + X^3

— petrbel

Giả sử các mô hình của bạn được lồng nhau (nghĩa là cùng một biến kết quả và mô hình 2 chứa tất cả các biến của mô hình 1 cộng với 2 biến bổ sung), thì kết quả ANOVA nói rằng 2 biến bổ sung cùng chiếm một phương sai đủ để bạn có thể từ chối giả thuyết null hệ số cho cả hai biến bằng 0. Đây thực sự là những gì bạn đã nói. Nếu cả hai hệ số bằng 0 thì các mô hình đều giống nhau.

Cũng như một ghi chú bổ sung, trong trường hợp bạn không biết, ANOVA luôn tương đương với việc so sánh mô hình. Khi bạn đang xem ANOVA cho một mô hình duy nhất, nó cung cấp cho bạn các hiệu ứng cho từng biến dự đoán. Điều đó tương đương với việc so sánh mô hình giữa mô hình đầy đủ của bạn và mô hình loại bỏ một trong các biến. tức là sẽ cung cấp cho bạn tổng bình phương (loại III) và thống kê kiểm tra cho . Chỉ cần lưu ý rằng R cung cấp cho bạn loại I tổng bình phương. Nếu bạn cần loại III, sử dụng hoặc sử dụng và tiếp tục thay đổi thứ tự của các biến trong mô hình và chỉ lấy tổng bình phương cho biến cuối cùng. $Model 1: y=a+bx_1+cx_2+dx_3; Model 2: y=a+bx_1+cx_2$ $x_3$ car::Anovaanova

— le_andrew
nguồn

Nếu tôi hiểu bạn đúng, giá trị p nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ rằng các mô hình khác nhau, chặt chẽ?

— petrbel

Tôi sẽ không sử dụng những từ đó (nghĩa là "chứng minh" và "mô hình khác nhau"), nhưng chúng tôi có nghĩa là cùng một điều. Tôi sẽ nói rằng dữ liệu của bạn không hỗ trợ giả thuyết null rằng các hệ số đều bằng 0 hoặc dữ liệu hỗ trợ giả thuyết thay thế rằng các hệ số không phải là cả 0.

— le_andrew

Trước khi đưa ra yêu cầu, các mô hình được chứng minh là khác nhau hoặc giả thuyết null không được hỗ trợ, hãy chắc chắn rằng dữ liệu đáp ứng hợp lý các giả định của ANOVA làm nền tảng cho việc tính toán và giải thích các giá trị p.

— EdM

Để chắc chắn, phần cuối cùng về tổng bình phương loại I chỉ áp dụng cho tình huống anova()được sử dụng trên một mô hình?

— Jasper