Question

我正尝试使用loglm包中的MASS函数从Agresti's Categorical Data Analysis (3rd ed.) [CDA]重现某些对数线性建模分析：

library(MASS)

# read in the data: http://www.stat.ufl.edu/~aa/cda/data.html
dfX = read.table(textConnection('a c m r g count 
1 1 1 1 1 405      
1 1 1 2 1  23      
1 2 1 1 1  13      
1 2 1 2 1   2      
2 1 1 1 1   1      
2 1 1 2 1   0      
2 2 1 1 1   1      
2 2 1 2 1   0      
1 1 2 1 1 268
1 1 2 2 1  23
1 2 2 1 1 218
1 2 2 2 1  19
2 1 2 1 1  17
2 1 2 2 1   1
2 2 2 1 1 117
2 2 2 2 1  12
1 1 1 1 2 453
1 1 1 2 2  30
1 2 1 1 2  28
1 2 1 2 2   1
2 1 1 1 2   1
2 1 1 2 2   1
2 2 1 1 2   1
2 2 1 2 2   0
1 1 2 1 2 228
1 1 2 2 2  19
1 2 2 1 2 201
1 2 2 2 2  18
2 1 2 1 2  17
2 1 2 2 2   8
2 2 2 1 2 133
2 2 2 2 2  17'), header = TRUE)

llACM = loglm(count ~ c + a + m, data = dfX)
summary(llACM)
fitted(llACM)

但是我很难理解.Within. =的含义，以及如何获得CDA在第323页上给出的预测列联表。

Answer 1

真的很长的评论：

我运行了您的示例，并查看了fitted.loglm之类的内容，其中包含以下代码：

{
    if (!is.null(object$fit)) 
        return(unclass(object$fit))
    cat("Re-fitting to get fitted values\n")
    unclass(update(object, fitted = TRUE, keep.frequencies = FALSE)$fitted)
}

update生成object$fitted中的所有信息。我比较了MASS示例中的各种数据

minn38a <- xtabs(f ~ ., minn38)
fm <- loglm(~ 1 + 2 + 3 + 4, minn38a)

关于我能做的唯一猜测是你的数据没有正确标注尺寸 - 或者拟合模型增加了一个所需的尺寸，而这个额外的暗淡被赋予了默认名称.Within.。我的建议是阅读MASS书，或者在glm拟合模型上挖掘信息。我同意在拟合数据集中定义的维度的解释有些缺乏。

loglm后的输出

1 个答案: