在R中为各种值拟合线性模型
在这个实验中，在动物身上尝试了四种不同的饮食。然后研究人员测量了它们对血液凝固时间的影响在R中为各种值拟合线性模型,r,linear-regression,anova,oneway,R,Linear Regression,Anova,Oneway,在这个实验中，在动物身上尝试了四种不同的饮食。然后研究人员测量了它们对血液凝固时间的影响 ## Data : coag diet 1 62 A 2 60 A 3 63 A 4 59 A 5 63 B 6 67 B 7 71 B 8 64 B 9 65 B 10 66 B 11 68 C 12 66 C 13 71
## Data :
coag diet
1 62 A
2 60 A
3 63 A
4 59 A
5 63 B
6 67 B
7 71 B
8 64 B
9 65 B
10 66 B
11 68 C
12 66 C
13 71 C
14 67 C
15 68 C
16 68 C
17 56 D
18 62 D
19 60 D
20 61 D
21 63 D
22 64 D
23 63 D
24 59 D
> modelSummary$coefficients
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
dietB 5.000000e+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
dietC 7.000000e+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
dietD -1.071287e-14 1.449138 -7.392579e-15 1.000000e+00
coagulation$x1 <- 1*(coagulation$diet=="B")
coagulation$x2 <- 1*(coagulation$diet=="C")
coagulation$x3 <- 1*(coagulation$diet=="D")
modelSummary <- lm(coag~1+x1+x2+x3, data=coagulation)
summary$x1该演示文稿是summary（modelsummmary）
（classsummary.lm
）的属性，而不是modelsummmary
（classlm
）
summary（modelsummmary）$系数
#估计标准误差t值Pr（>t）
#（截距）6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
#x1 5.000000 E+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
#x2 7.000000 E+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
#x3 2.991428e-15 1.449138 2.064281e-15 1.000000 E+00
该演示文稿是摘要（modelSummary）
（classsummary.lm
）的属性，而不是modelSummary
（classlm
）
summary（modelsummmary）$系数
#估计标准误差t值Pr（>t）
#（截距）6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
#x1 5.000000 E+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
#x2 7.000000 E+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
#x3 2.991428e-15 1.449138 2.064281e-15 1.000000 E+00
“饮食”
是一个字符变量，被视为一个因子。因此，您可以省略虚拟编码，只需执行以下操作：
summary(lm(coag ~ diet, data=coagulation))$coefficients
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
# dietB 5.000000e+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
# dietC 7.000000e+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
# dietD 2.991428e-15 1.449138 2.064281e-15 1.000000e+00
即使“diet”
是一个数值变量，您希望R将其视为一个分类变量而不是一个连续变量，也不需要伪编码，您只需将其作为+因子（diet）
添加到公式中即可
如您所见，1+
也是冗余的，因为默认情况下lm
计算（截距）
。要省略截取，可以执行0+
（或-1
）。“diet”
是一个字符变量，被视为一个因子。因此，您可以省略虚拟编码，只需执行以下操作：
summary(lm(coag ~ diet, data=coagulation))$coefficients
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
# dietB 5.000000e+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
# dietC 7.000000e+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
# dietD 2.991428e-15 1.449138 2.064281e-15 1.000000e+00
即使“diet”
是一个数值变量，您希望R将其视为一个分类变量而不是一个连续变量，也不需要伪编码，您只需将其作为+因子（diet）
添加到公式中即可
如您所见，1+
也是冗余的，因为默认情况下lm
计算（截距）
。为了省略拦截，您可以执行<代码> 0 + <代码>（或<代码> -1代码>代码> >您也可以考虑编码<代码>饮食< /代码>以这种方式
coagulation$diet <- factor(coagulation$diet)
modelSummary<-lm(coag~diet,coagulation)
summary(modelSummary)
Call:
lm(formula = coag ~ diet, data = coagulation)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5.00 -1.25 0.00 1.25 5.00
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 6.100e+01 1.183e+00 51.554 < 2e-16 ***
dietB 5.000e+00 1.528e+00 3.273 0.003803 **
dietC 7.000e+00 1.528e+00 4.583 0.000181 ***
dietD 2.991e-15 1.449e+00 0.000 1.000000
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
<代码>凝血-饮食> P>也可以考虑编码<代码>饮食< /代码>以这种方式< /P>
coagulation$diet <- factor(coagulation$diet)
modelSummary<-lm(coag~diet,coagulation)
summary(modelSummary)
Call:
lm(formula = coag ~ diet, data = coagulation)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5.00 -1.25 0.00 1.25 5.00
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 6.100e+01 1.183e+00 51.554 < 2e-16 ***
dietB 5.000e+00 1.528e+00 3.273 0.003803 **
dietC 7.000e+00 1.528e+00 4.583 0.000181 ***
dietD 2.991e-15 1.449e+00 0.000 1.000000
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
凝固$diet