在R「加權」迴歸

Question

我創建了一個腳本，如下面的人做的東西我稱之爲「加權」迴歸：

library(plyr) 

set.seed(100) 

temp.df <- data.frame(uid=1:200, 
         bp=sample(x=c(100:200),size=200,replace=TRUE), 
         age=sample(x=c(30:65),size=200,replace=TRUE), 
         weight=sample(c(1:10),size=200,replace=TRUE), 
         stringsAsFactors=FALSE) 

temp.df.expand <- ddply(temp.df, 
         c("uid"), 
         function(df) { 
          data.frame(bp=rep(df[,"bp"],df[,"weight"]), 
            age=rep(df[,"age"],df[,"weight"]), 
            stringsAsFactors=FALSE)}) 

temp.df.lm <- lm(bp~age,data=temp.df,weights=weight) 
temp.df.expand.lm <- lm(bp~age,data=temp.df.expand) 

你可以看到，在temp.df，每一行都有它的重量，什麼我的意思是總共有1178個樣本，但對於行數相同的bp和age，它們合併爲1行，並在weight列中表示。

我用weight參數在lm功能，然後我交叉與另一個數據幀，該數據幀temp.df被「膨脹」檢查結果。但是我發現2個數據幀的輸出不同lm。

難道我誤解在lm功能weight參數，任何人都可以讓我知道我如何運行迴歸正常（即無需手動擴展數據幀）爲呈現像temp.df數據集呢？謝謝。

Answer 1

這裏的問題是自由度未被正確地加起來以得到正確的Df和均方和平方統計。這將解決該問題：

temp.df.lm.aov <- anova(temp.df.lm) 
temp.df.lm.aov$Df[length(temp.df.lm.aov$Df)] <- 
     sum(temp.df.lm$weights)- 
     sum(temp.df.lm.aov$Df[-length(temp.df.lm.aov$Df)] ) -1 
temp.df.lm.aov$`Mean Sq` <- temp.df.lm.aov$`Sum Sq`/temp.df.lm.aov$Df 
temp.df.lm.aov$`F value`[1] <- temp.df.lm.aov$`Mean Sq`[1]/ 
             temp.df.lm.aov$`Mean Sq`[2] 
temp.df.lm.aov$`Pr(>F)`[1] <- pf(temp.df.lm.aov$`F value`[1], 1, 
             temp.df.lm.aov$Df, lower.tail=FALSE)[2] 
temp.df.lm.aov 
Analysis of Variance Table 

Response: bp 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
age   1 8741 8740.5 10.628 0.001146 ** 
Residuals 1176 967146 822.4   

比較：

> anova(temp.df.expand.lm) 
Analysis of Variance Table 

Response: bp 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
age   1 8741 8740.5 10.628 0.001146 ** 
Residuals 1176 967146 822.4      
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

我有點驚訝這還沒有拿出更多的時候在R-幫助。無論是那種還是我的搜索策略發展能力都隨着年齡的增長而減弱。