Смешанная регрессия? |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Смешанная регрессия? |
6.12.2017 - 17:20
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 24 Регистрация: 6.12.2017 Пользователь №: 30681 |
Подскажите, пожалуйста, вопрос из зоологии. Мне нужно посмотреть регрессионную модель вида:
y = YG + MG + YG×MG + L + МС где y это масса коровы (метрич.пер) YG ? эффект года рождения кат.пер.; MG ? эффект месяца рождения кат.пер; YG×MG ? совместное влияние факторов ?месяц × год рождения?; L ? эффект линейной принадлежности кат.пер; MC ? эффект месяца отела; кат. пер для каждого из этих предикторов мне нужно построить табличку вида, как на картинке, где в ячейках должен быть скорректированный R^2. Конечно, я бы мог сделать нечто mymodel<-lm(y~YG,data=data) Но это нужно делать для каждой из указанных независимой переменной, при том что у меня зависимых переменных много. Такая табличка будет для ряда зависимых переменных Можно ли сделать в R, чтобы ввести это уравнение и он для каждой независимой переменной рассчитал регрессионные данные(коэф-ты, R^2) по отдельности? Данные зазиппировал. т.к. на форуме я обратил внимание , что тут нельзя эксель кидать.
Прикрепленные файлы
|
|
7.12.2017 - 23:02
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
А какова всё-таки цель работы? От этого зависят ответы.
1) Если цель - прогноз, то регрессия типа вашей уместна. Другое дело, что данных для неё маловато (есть редкие сочетания предикторов). И не совсем ясна практическая польза: её можно использовать только для тех лет, которые есть в наборе, т.к. фактор "Год" - случайный, т.е. его нельзя воспроизвести в других исследованиях (в отличие от месяца или породы). 2) Если цель - разобраться с влиянием на признак всяких факторов и их взаимодействий, то просится ANOVA. Но процитированный вами отрывок - грубый подход. По хорошему здесь нужно раскладывать изменчивость (дисперсию) на компоненты. Это делается исходя из формул математических ожидаемых средних квадратов: оттуда берутся дисперсии (для случайных эффектов) или квадратичные формы (для фиксированных эффектов), всё суммируется и пересчитывается в %. По-русски можно прочитать в Дуглас Монтгомери "Планирование эксперимента и анализ данных" (есть в сети). Пакеты могут с этим справляться плохо, т.к. работают с моделями случайных эффектов, а не смешанных. Но может какие-то и справятся. Найдёте - поделитесь, надоело вручную считать... |
|
7.12.2017 - 23:55
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Но может какие-то и справятся. Найдёте - поделитесь, надоело вручную считать... А вот это - не оно? Сам, правда, не пробовал. Так, на периферии сознания завалялось... Ссылка |
|
18.12.2017 - 21:45
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
А вот это - не оно? Сам, правда, не пробовал. Так, на периферии сознания завалялось... Ссылка Благодарю, по описанию должно подойти, хотя тоже пока не пробовал). Ещё ракет VCA (https://cran.r-project.org/web/packages/VCA/VCA.pdf) должен считать. Потихоньку в R двигаюсь, в следующий раз как данные будут - поробую. Только автор топика меня не услышал - ищет там где светлее... Не иначе по книгам Плохинского дисперсионный анализ осваивает. Зоологи и ветеринары - они такие! Байка. Лет 10 назад у меня директор в наш головной ветеринарный НИИ приехал с годовым отчётом. А там средние с 95% ДИ в таблицах были бутстрепом (ВСа) посчитаны: специально boot под R ставил и робко её пользовал. Короче, в целом, похвалили уральцев, только говорят нужно было данные статистически обработать и +/- стандартную ошибку привести. Сообщение отредактировал nokh - 18.12.2017 - 22:46 |
|