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R语言使用anova函数进行方差分析比较两个回归分析模型的差异、从而决定是否删除某些预测变量(Comparing nested models using the anova function)

• 人工智能 • 阅读 76

以下是用于计算数据不平衡的两因素 方差分析_的 Matlab _函数_代码示例： matlab _function_ [p, tbl, stats] = unbalanced_two_factor_ _anova_(data, factor1, factor2) % data: 数据矩阵，每一行代表一个观测值，每一列代表一个因素水平的取值 % factor1: 第一个因素的水平，如 {'A', 'B', 'C'} % factor2: 第二个因素的水平，如 {'X', 'Y'} % 计算总均值和每个组的均值 grand_mean = mean(data(:)); group_mean = squeeze(mean(data, 1)); % 计算总方差 SS_total = sum((data - grand_mean).^2); % 计算因素1方差和交互作用方差 SS_factor1 = sum((group_mean - grand_mean).^2); SS_interaction = 0; for i = 1:length(factor2) sub_data = data(:, i); sub_group_mean = mean(sub_data); SS_interaction = SS_interaction + length(sub_data)*(sub_group_mean-grand_mean)^2; end SS_error = SS_total - SS_factor1 - SS_interaction; % 计算自由度和均方 df_factor1 = length(factor1) - 1; df_factor2 = length(factor2) - 1; df_interaction = df_factor1 * df_factor2; df_error = size(data, 1) - length(factor1) * length(factor2); MS_factor1 = SS_factor1 / df_factor1; MS_interaction = SS_interaction / df_interaction; MS_error = SS_error / df_error; % 计算 F 统计量和 p 值 F_factor1 = MS_factor1 / MS_error; F_interaction = MS_interaction / MS_error; p_factor1 = 1 - fcdf(F_factor1, df_factor1, df_error); p_interaction = 1 - fcdf(F_interaction, df_interaction, df_error); % 输出结果表格和统计信息 tbl = table({factor1{:}}', 'VariableNames', {'Factor1'}); tbl.Factor2 = repmat(factor2, length(factor1), 1); tbl.F = [F_factor1; F_interaction]; tbl.df1 = [df_factor1; df_interaction]; tbl.df2 = [df_error; df_error]; tbl.p = [p_factor1; p_interaction]; stats = struct('source', {'Factor1', 'Interaction'}, 'ss', [SS_factor1; SS_interaction], ... 'df', [df_factor1; df_interaction], 'ms', [MS_factor1; MS_interaction], ... 'F', [F_factor1; F_interaction], 'p', [p_factor1; p_interaction]); end 此 _函数 使用 ANOVA _方差分析_的公式计算因素1的 F 统计量和 p 值，以及因素1和因素2的交互作用的 F 统计量和 p 值。 _函数_返回一个包含结果表格和统计信息的结构体，可以方便地 _进行_结果分析和可视化。

Original: https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122458937
Author: Data+Science+Insight
Title: R语言使用anova函数进行方差分析比较两个回归分析模型的差异、从而决定是否删除某些预测变量(Comparing nested models using the anova function)

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