İki model karşılaştırması için anova nasıl kullanılır?

anovaİki modeli karşılaştırırken sonucu nasıl anlamalıyım ?

Misal:

  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 ***

Manpage şunu belirtir: "Bir veya daha fazla takılmış model nesnesi için varyans (veya sapma) tablolarının hesaplama analizi." Bununla birlikte, profesör model karşılaştırması için kullanılabileceğinden bahsetti - bunu yapmayı planlıyorum.

Bu nedenle anova(model1, model2), sıfır hipotezini reddetmem gerekip gerekmediğini söyleyen bir p-değeri kullanabileceğimi ve alabileceğimi varsayıyorum : "modeller aynı".

P-değeri 0.05'ten düşükse (modellerin) önemli ölçüde farklı olduğunu söyleyebilir miyim?

r regression anova

— petrbel
kaynak

Örneğin, model1 ve model2 yuvalanmış mı? Diğer bir deyişle, her iki modelde de ortak öngörücü değişkenler kümesi ve aynı sonuç değişkeni var mı, ancak bir modelde bir veya daha fazla ek öngörücü değişken var mı?

— EdM

Biri Y ~ X + X^2ve ikincisiY ~ X + X^2 + X^3

— Petrbel

Modellerinizin iç içe geçtiği varsayılarak (yani, aynı sonuç değişkeni ve model 2, model 1 artı 2 ek değişkenin tüm değişkenlerini içerir), ANOVA sonuçları, 2 ek değişkenin ortak olarak, Her iki değişken için de katsayılar 0'a eşittir. Her iki katsayı 0'a eşitse, modeller aynıdır.

Ek bir not olarak, farkında olmadığınız durumlarda, ANOVA her zaman model karşılaştırmaları yapmaya eşdeğerdir. Tek bir model için ANOVA'ya baktığınızda, her bir tahmin değişkeni için efektler verir. Bu, tam modeliniz ile değişkenlerden birini kaldıran bir model arasında bir model karşılaştırması yapmaya eşdeğerdir. yani $Model 1: y=a+bx_1+cx_2+dx_3; Model 2: y=a+bx_1+cx_2$ size karelerin (tip III) toplamını verecek ve $x_3$ . Sadece R'nin size I. tip kareler verdiğini unutmayın. Tip III'e ihtiyacınız varsa , modeldeki değişkenlerin sırasını kullanın car::Anovaveya kullanın anovave değiştirmeye devam edin ve sadece son değişken için karelerin toplamını alın.

— le_andrew
kaynak

Sizi doğru anladıysam, 0.05'ten düşük p değeri modellerin farklı, sıkı olduğunu kanıtlıyor mu?

— petrbel

Bu kelimeleri kullanmazdım (yani "kanıt" ve "modeller farklı"), ama aynı şeyi kastediyoruz. Verilerinizin katsayıların her ikisinin de sıfır olduğu varsayımını desteklemediğini veya verilerin katsayıların her ikisinin de 0 olmadığı alternatif hipotezini desteklediğini

— söyleyebilirim

Modellerin farklı olduğu veya sıfır hipotezinin desteklenmediği iddia edilmeden önce, verilerin p değerlerinin hesaplanması ve yorumlanmasının altında yatan ANOVA varsayımlarını makul bir şekilde karşıladığından emin olun .

— EdM

Sadece emin olmak için, kareler tip I toplamı ile ilgili son bölüm sadece anova()bir modelde kullanılan durum için geçerlidir ?

— Jasper