逗号分隔因变量在线性回归中意味着什么？
What does a comma separating dependent variables mean in a linear regression?
我不明白 lm 函数中因变量之间的逗号是什么意思。与用 + 分隔因变量的模型相比，用逗号分隔因变量的模型提供了更小的 AIC。如果有人能启发我，将不胜感激！
我已经尝试查阅 lm 手册和一些多元线性回归指南。
带逗号分隔符
m15 <- lm(FAD~ mobldata$meanmarchtemp , mobldata$snowcover,
data=mobldata)
summary(m15)
AIC(m15)
[1] 254.3559
对比
带 + 分隔符
m9 <- lm(FAD~mobldata$snowcover + mobldata$meanmarchtemp, data = mobldata)
summary(m9)
AIC(m9)
[1] 357.9709
我在构建模型摘要时遇到了这个问题 table。
再次感谢您的帮助！
逗号后的任何内容都是 lm() 的单独参数，而不是实际回归公式的一部分。 lm() 的参数是 lm(formula, data, subset, ...)，并且 data 作为命名参数处理，因此 snowcover 将是 subset 参数。
假设 snowcover 是一个逻辑变量，带有 subset 参数的模型仅适用于 snowcover 为 TRUE 的观测值。 （如果 snowcover 不是这样的二进制变量，则可能会发生意外情况）。因为模型适合不同数量的观察，所以我认为 AIC 不具有可比性。
我不明白 lm 函数中因变量之间的逗号是什么意思。与用 + 分隔因变量的模型相比，用逗号分隔因变量的模型提供了更小的 AIC。如果有人能启发我，将不胜感激！
我已经尝试查阅 lm 手册和一些多元线性回归指南。
带逗号分隔符
m15 <- lm(FAD~ mobldata$meanmarchtemp , mobldata$snowcover,
data=mobldata)
summary(m15)
AIC(m15)
[1] 254.3559
对比
带 + 分隔符
m9 <- lm(FAD~mobldata$snowcover + mobldata$meanmarchtemp, data = mobldata)
summary(m9)
AIC(m9)
[1] 357.9709
我在构建模型摘要时遇到了这个问题 table。 再次感谢您的帮助！
逗号后的任何内容都是 lm() 的单独参数，而不是实际回归公式的一部分。 lm() 的参数是 lm(formula, data, subset, ...)，并且 data 作为命名参数处理，因此 snowcover 将是 subset 参数。
假设 snowcover 是一个逻辑变量，带有 subset 参数的模型仅适用于 snowcover 为 TRUE 的观测值。 （如果 snowcover 不是这样的二进制变量，则可能会发生意外情况）。因为模型适合不同数量的观察，所以我认为 AIC 不具有可比性。