R中的N元方差分析

我需要一些幫助來執行R中的N元方差分析以捕獲不同因子之間的相互依賴性。在我的數據中，有大約100個不同的因素，我使用下面的代碼來執行方差分析。R中的N元方差分析

model.lm<-lm(y~., data=data) 
anova(model.lm)

據我所知（可能是我錯了），這在每個因素單獨執行單向方差分析。由於某些原因，我需要在所有100組之間進行N-way ANOVA，即從x1到x100。我是否需要指定像下面這樣的每個因子，或者有一個簡寫符號？

model.lm<-lm(y~x1*x2*x3....,x100, data=data) 
anova(model.lm)

來源

2012-11-26 Shahzad

你需要澄清你的意思是一個'n-way'方差分析。 'lm（y〜.' fill）將所有因素作爲*主要效果*，沒有交互作用，而不是像你的措詞表明你想象的那樣是個人模型。你是否想要適應100個因素之間的所有相互作用（我真的希望答案這是沒有的。） – mnel

我認爲你是不正確的，從我所瞭解的你的問題中，'y〜.'應該是你以後的事。 –

@TylerRinker不是真的嗎？那個表示法並不關心交互 - 這是mnel的評論所問的（我也希望他們不希望適合所有的2路，3路，......，100路互動......） – Dason

您可以使用update.formula和~(.)^n符號。

例如，對於包括4個變量a，b，c和d

update(~a+b+c+d, ~(.)^3) 


## ~a + b + c + d + a:b + a:c + a:d + b:c + b:d + c:d + a:b:c + a:b:d + a:c:d + b:c:d

因此，對於你的例子要適應100雙向交互，我會建議的思維三向交互模型更合適的模型（特別是如果是你在這裏考慮的時間）。

如果你決定繼續與基本ANOVA法，你可以做這樣的事情（和等待的R崩潰，由於有內存問題，由於你的大數據/不合適的模型。）

xvars <- paste0('x',1:100) 
oneway <- reformulate(termlabels= xvars, response = 'y') 


horribleformula <- update(oneway, . ~ (.)^100) 

horriblemodel <- lm(horribleformula, data=data)

或（感謝@Dason提取這個）

stillhorrible <- lm(y ~ .^100, data = data)

來源

2012-11-26 01:07:24 mnel

是否需要更新的調用？ 'lm（y〜。^ 100，data = data）'也不行？ – Dason

'可怕的模型'的確如此。 – joran

謝謝mnel。我會試試這些數據，讓我們看看它有多可怕;）。謝謝。 – Shahzad

R中的N元方差分析

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