दो मॉडलों की तुलना के लिए एनोवा का उपयोग कैसे करें?

Question

anovaदो मॉडल की तुलना करते समय मुझे परिणाम कैसे समझना चाहिए ?

उदाहरण:

  Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F    Pr(>F)    
1      9 54.032                                  
2      7  4.632  2      49.4 37.329 0.0001844 ***

मैनपेज में कहा गया है: "एक या अधिक सज्जित मॉडल ऑब्जेक्ट के लिए विचरण (या विचलन) तालिकाओं का कम्प्यूटेशनल विश्लेषण।" हालांकि, प्रोफेसर ने उल्लेख किया कि यह मॉडल तुलना के लिए नियोजित किया जा सकता है - यही मैं करने का इरादा रखता हूं।

इसलिए मुझे लगता है कि मैं anova(model1, model2)एक पी-मूल्य का उपयोग कर सकता हूं और प्राप्त कर सकता हूं जो मुझे बताता है कि क्या मुझे अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करना चाहिए: "मॉडल समान हैं"।

क्या मैं कह सकता हूं कि यदि पी-मान कम है (तो मान लें) 0.05, मॉडल में काफी अंतर है?

Comments

आपके उदाहरण में, मॉडल 1 और मॉडल 2 नेस्टेड हैं? यही है, क्या दोनों मॉडलों में भविष्यवक्ता चर और समान परिणाम चर का एक साझा सेट है, लेकिन एक मॉडल में एक या एक से अधिक अतिरिक्त भविष्यवाणियां हैं?

— ईडीएम

एक की तरह है Y ~ X + X^2और दूसरा एकY ~ X + X^2 + X^3

— पेट्रेल

Answer 1

मान लें कि आपके मॉडल नेस्टेड हैं (यानी एक ही परिणाम चर और मॉडल 2 में मॉडल के सभी चर 1 प्लस 2 अतिरिक्त चर शामिल हैं), तो एनोवा परिणाम बताता है कि 2 अतिरिक्त चर संयुक्त रूप से पर्याप्त विचरण के लिए खाते हैं जो आप अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर सकते हैं कि दोनों चर के लिए गुणांक बराबर 0. यह प्रभावी रूप से आपके द्वारा कहा गया है। यदि दोनों गुणांक 0 के बराबर हैं तो मॉडल समान हैं।

एक अतिरिक्त नोट के रूप में, यदि आप जागरूक नहीं थे, तो एनोवा हमेशा मॉडल तुलना करने के बराबर है। जब आप एक मॉडल के लिए एनोवा देख रहे हैं तो यह आपको प्रत्येक प्रेडिक्टर चर के लिए प्रभाव देता है। यह आपके पूर्ण मॉडल और चर में से एक को हटाने वाले मॉडल के बीच एक मॉडल तुलना करने के बराबर है। अर्थात$Model 1: y=a+bx_1+cx_2+dx_3; Model 2: y=a+bx_1+cx_2$ आपको वर्गों का योग देगा (III) और परीक्षण के लिए सांख्यिकीय $x_3$। बस ध्यान दें कि R आपको वर्गों का योग I टाइप देता है। यदि आपको टाइप III की आवश्यकता है, तो उपयोग car::Anovaया उपयोग करें anovaऔर मॉडल में चर के क्रम को बदलते रहें और अंतिम चर के लिए केवल वर्गों का योग लें।

Comments

अगर मैंने आपको ठीक से समझा, तो 0.05 से कम पी-मूल्य साबित करता है कि मॉडल अलग हैं, तंग?

— पेट्रेल

मैं उन शब्दों (जैसे "साबित" और "मॉडल अलग") का उपयोग नहीं करूंगा, लेकिन हमारा मतलब एक ही बात है। मैं कहूंगा कि आपका डेटा शून्य परिकल्पना का समर्थन नहीं करता है कि गुणांक 0 दोनों हैं या डेटा वैकल्पिक परिकल्पना का समर्थन करता है कि गुणांक दोनों 0. नहीं हैं

— le_andrew

इससे पहले कि कोई दावा किया जाए कि मॉडल अलग साबित होते हैं या कि अशक्त परिकल्पना का समर्थन नहीं किया जाता है, सुनिश्चित करें कि डेटा यथोचित रूप से एनोवा की मान्यताओं को पूरा करते हैं जो पी-मानों की गणना और व्याख्या को रेखांकित करते हैं।

— एड्म

बस यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रकार I वर्ग के बारे में अंतिम भाग केवल उस स्थिति पर लागू होता है जहां anova()एक मॉडल पर उपयोग किया जाता है?

— जैस्पर