Vấn đề: Tôi không thể xóa thông số thứ tự thấp hơn (ví dụ: thông số hiệu ứng chính) trong mô hình miễn là các tham số thứ tự cao hơn (tức là tương tác) vẫn còn trong mô hình. Ngay cả khi làm như vậy, mô hình được tái cấu trúc và mô hình mới không được lồng trong mô hình cao hơn.
Xem ví dụ sau (như tôi đến từ ANOVAs tôi sử dụng contr.sum
):Làm thế nào để loại bỏ một tham số thứ tự thấp hơn trong một mô hình khi các tham số thứ tự cao hơn vẫn còn?
d <- data.frame(A = rep(c("a1", "a2"), each = 50), B = c("b1", "b2"), value = rnorm(100))
options(contrasts=c('contr.sum','contr.poly'))
m1 <- lm(value ~ A * B, data = d)
m1
## Call:
## lm(formula = value ~ A * B, data = d)
##
## Coefficients:
## (Intercept) A1 B1 A1:B1
## -0.005645 -0.160379 -0.163848 0.035523
m2 <- update(m1, .~. - A)
m2
## Call:
## lm(formula = value ~ B + A:B, data = d)
## Coefficients:
## (Intercept) B1 Bb1:A1 Bb2:A1
## -0.005645 -0.163848 -0.124855 -0.195902
Như có thể thấy, mặc dù tôi loại bỏ một tham số (A
), mô hình mới (m2
) được refactored và được không lồng nhau trong mô hình lớn hơn (m1
). Nếu tôi chuyển đổi các yếu tố của tôi trên tay theo các biến số tương phản, tôi có thể nhận được kết quả mong muốn, nhưng làm thế nào để tôi có được nó bằng cách sử dụng các khả năng yếu tố của R?
Câu hỏi: Làm cách nào để loại bỏ yếu tố thứ tự thấp hơn trong R và lấy mô hình thực sự bỏ tham số này và không được cấu trúc lại (tức là số tham số trong mô hình nhỏ hơn phải thấp hơn)?
Nhưng tại sao? Tôi muốn lấy 'Loại 3' như giá trị p cho một mô hình lmer
bằng cách sử dụng chức năng KRmodcomp
từ gói pbkrtest
. Ví dụ này thực sự là một ví dụ.
Tại sao không được CrossValidated? Tôi có cảm giác rằng đây thực sự là một câu hỏi về số liệu thống kê (nghĩa là, tôi biết rằng bạn không bao giờ nên phù hợp với mô hình có tương tác nhưng không có một trong những hiệu ứng chính, nhưng tôi vẫn muốn làm điều đó).
đọc Bill Venables [http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS3/Exegeses.pdf](http:// www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS3/Exegeses.pdf) trên tổng loại III của hình vuông. Đó là một câu hỏi thống kê. – mnel
Một cách để làm điều này là xây dựng ma trận thiết kế đầy đủ (sử dụng 'model.matrix'), xóa các cột bạn không muốn, và sau đó phù hợp với mô hình với các cột còn lại. Tôi sẽ làm ví dụ nếu/khi tôi có cơ hội ... –
Hãy xem gói ['MixMod'] (http://cran.r-project.org/web/packages/MixMod/). Cơ sở 'R' sẽ không hỗ trợ điều này (xem bình luận trước đó của tôi về Bill Venables. – mnel