分組的迴歸量在方差分析表對多元線性迴歸

我R上運行的迴歸分組的迴歸量在方差分析表對多元線性迴歸

fbReg <- lm(y~x2+x7+x8,table.b1)

我然後運行一個方差分析表來分析迴歸

anova(fbReg) 

Analysis of Variance Table 

Response: y 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
x2   1 76.193 76.193 26.172 3.100e-05 *** 
x7   1 139.501 139.501 47.918 3.698e-07 *** 
x8   1 41.400 41.400 14.221 0.0009378 *** 
Residuals 24 69.870 2.911      
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

的意義，這有什麼我可以這樣做，使我的anova表格總和爲x2，x7，x8的所有平方和，而不是將它們分開。

從本質上講，有方差分析表如下所示

    df SS  MS   FvAL PR(>F) 
Regression  3 257.094 ETC.... 
Error(Residual) 24 69.870 ETC.....

感謝

來源

2014-11-05 Emilio Fiallos

通常的方式做這將是建設有沒有一個基本模型的預測因子，並與完整模型進行比較。 anova函數處理多個模型參數，例如'anova（fullmdl，reducedmdl）'，Read'？anova' – 2014-11-05 22:02:34

爲了說明我的意見：

> lm2 <- lm(Fertility ~ Catholic+Education+Agriculture, data = swiss) 

> lm1 <- lm(Fertility ~ 1, data = swiss) 

> anova(lm1,lm2) 
Analysis of Variance Table 

Model 1: Fertility ~ 1 
Model 2: Fertility ~ Catholic + Education + Agriculture 
    Res.Df RSS Df Sum of Sq  F Pr(>F)  
1  46 7178.0         
2  43 2567.9 3 4610.1 25.732 1.089e-09 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

來源

2014-11-05 22:07:15

分組的迴歸量在方差分析表對多元線性迴歸

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