我想比较不同的线性模型,以确定哪个更好。但是我有多个模型,所以我想创建一个模型列表,然后调用它们。这可能吗?
Models <- list(lm(y~a),lm(y~b),lm(y~c)
Models2 <- list(lm(y~a+b),lm(y~a+c),lm(y~b+c))
anova(Models2[1],Models[1])
感谢您的帮助!
如果您有两个模型列表,想要比较每对模型,则需要使用Map
:
models1 <- list(lm(y ~ a), lm(y ~ b), lm(y ~ c)
models2 <- list(lm(y ~ a + b), lm(y ~ a + c), lm(y ~ b + c))
Map(anova, models1, models2)
这基本上相当于以下for循环:
out <- vector("list", length(models1))
for (i in seq_along(out) {
out[[i]] <- anova(models1[[i]], models2[[i]])
}
Map是函数式编程的一个例子,你可以在https://github.com/hadley/devtools/wiki/Functionals了解更多相关信息。
do.call
将任意长度的列表转换为适用于接受...
的函数的调用。唯一的技巧是,anova
希望第一个模型有名称--这就是Curry
通过创建一个已经指定了其第一个参数的新函数来处理的内容。lm1
)之外的所有内容放入名为Models
的列表中。library(functional)
do.call( Curry(anova, object=lm1), Models )
例子:
> Models <- list( lm(runif(10)~rnorm(10)),lm(runif(10)~rnorm(10)),lm(runif(10)~rnorm(10)) )
> lm1 <- lm(runif(10)~rnorm(10))
> do.call( Curry(anova, object=lm1), Models )
Analysis of Variance Table
Model 1: runif(10) ~ rnorm(10)
Model 2: runif(10) ~ rnorm(10)
Model 3: runif(10) ~ rnorm(10)
Model 4: runif(10) ~ rnorm(10)
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1 8 0.46614
2 8 0.59522 0 -0.12908
3 8 1.00869 0 -0.41346
4 8 0.81686 0 0.19182
AIC
的工作方式并非如此。 - RolandAIC
。链接为:https://dev59.com/pHLYa4cB1Zd3GeqPVkfg - Gregor Thomasx <- rnorm(100,0,1)
y <- rnorm(100,5,2)
z <- rnorm(100,8,1)
models <- list(y.x = lm(y~x), y.z = lm(y~z))
anova(models[[1]],models[[2]])
anova(Models2[[1]],Models[[1]])
有效吗? - dayneanova
对于嵌套模型最为有用。 - Roland