使用 Broom 包获取许多线性回归的 Anova Table 中固定值的 P 值
Obtain P-Value of Fixed Value in Anova Table of many Linear Regressions with Broom Package
在多元线性回归lm(FE_FCE2 ~ Trial + .x, data = DF_FCE3)
中有一个固定变量(试验)和许多x个变量。我正在分析每个 x 变量对 FE_FCE2 的试验作为固定效果。我将 boom 包用于许多回归并将结果绘制在一个 table 中。我已经获得了回归结果的结果。但是无法将方差分析 Table 中的数据添加到具有地图功能的 Broom 包中。
可能吗?是的,如何?
我使用以下公式从回归结果中获取数据:
DF_FCE3 %>%
select(-FE_FCE2, -Trial) %>% # exclude outcome, leave only predictors
map( ~lm(FE_FCE2 ~ Trial + .x, data = DF_FCE3)) %>%
map(summary) %>%
map_df(glance) %>%
round(3) -> rsme
但是我想从试验的方差分析 Table 中获得 P 值 (**4.26e-08 *****
)。
到
查看 Trial 是否对 x 变量有显着影响。
**$x1
Analysis of Variance Table
**Response: FE_FCE2
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Trial 3 0.84601 0.282002 15.0653 **4.26e-08 *****
.x 1 0.00716 0.007161 0.3826 0.5377
Residuals 95 1.77827 0.018719**
---**
是否可以使用带有 map 函数的 broom 包来获得 table 其中包含方差分析回归的所有许多 p 值?
像这样(使用 mpg)?
此 returns 具有原始列和一行的数据框包含 p 值,但结果和目标除外(本例中的 hwy
和 cyl
,FE_FCE2
和 Trial
在你的情况下)。
mpg %>%
select(-hwy, -cyl) %>% # exclude outcome, leave only predictors
map( ~lm(hwy ~ cyl + .x, data = mpg)) %>%
map(anova) %>%
map(broom::tidy) %>%
map_df(~.$p.value[1])
在多元线性回归lm(FE_FCE2 ~ Trial + .x, data = DF_FCE3)
中有一个固定变量(试验)和许多x个变量。我正在分析每个 x 变量对 FE_FCE2 的试验作为固定效果。我将 boom 包用于许多回归并将结果绘制在一个 table 中。我已经获得了回归结果的结果。但是无法将方差分析 Table 中的数据添加到具有地图功能的 Broom 包中。
可能吗?是的,如何?
我使用以下公式从回归结果中获取数据:
DF_FCE3 %>%
select(-FE_FCE2, -Trial) %>% # exclude outcome, leave only predictors
map( ~lm(FE_FCE2 ~ Trial + .x, data = DF_FCE3)) %>%
map(summary) %>%
map_df(glance) %>%
round(3) -> rsme
但是我想从试验的方差分析 Table 中获得 P 值 (**4.26e-08 *****
)。
到
查看 Trial 是否对 x 变量有显着影响。
**$x1
Analysis of Variance Table
**Response: FE_FCE2
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Trial 3 0.84601 0.282002 15.0653 **4.26e-08 *****
.x 1 0.00716 0.007161 0.3826 0.5377
Residuals 95 1.77827 0.018719**
---**
是否可以使用带有 map 函数的 broom 包来获得 table 其中包含方差分析回归的所有许多 p 值?
像这样(使用 mpg)?
此 returns 具有原始列和一行的数据框包含 p 值,但结果和目标除外(本例中的 hwy
和 cyl
,FE_FCE2
和 Trial
在你的情况下)。
mpg %>%
select(-hwy, -cyl) %>% # exclude outcome, leave only predictors
map( ~lm(hwy ~ cyl + .x, data = mpg)) %>%
map(anova) %>%
map(broom::tidy) %>%
map_df(~.$p.value[1])