Question

我创建了一个类似下面的脚本来做我称之为“加权”回归的事情：

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)

您可以在temp.df中看到，每一行都有其权重，我的意思是总共有1178个样本，但对于具有相同bp和age的行，合并为1行，并在weight列中显示。

我在weight函数中使用了lm个参数，然后我用另一个temp.df数据框“展开”的数据帧交叉检查结果。但是我发现2个数据帧的lm输出不同。

我是否误解了weight函数中的lm参数，并且任何人都可以让我知道如何正确运行回归（即不手动扩展数据框），如{{1}所示的数据集}？感谢。

Answer 1

这里的问题是没有正确地加入自由度以获得正确的Df和均值和平方的统计数据。这将解决问题：

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

与：比较：

> 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

我有点意外的是，R-help上没有经常出现这种情况。或者我的搜索策略开发能力随着年龄的增长而减弱。

R中的“加权”回归

1 个答案: