Question

鉴于这个名为'data1'的数据框：

     a   b    c   
    60  7.42  1   
    52 35.83  1   
    42 32.75  1   
    94 30.50  1   
    84 52.08  1   
    70 30.25  1  
    59 41.75  1   
   103 42.50  1  
    49 30.67  1   
    50 37.33  1   
    54 12.25  2   
    73 36.16  2   
    79  3.33  2  
    89  4.50  2   
   110 53.35  2  
    84 10.50  2   
    64 36.67  2   
    74  7.42  2   
    76  5.67  2  
    75 58.08  2  
    70 40.42  3   
    94 34.08  3   
    73 35.33  3   
    51  5.25  3   
    70 19.92  3   
    88 52.00  3   
    52  8.42  3   
    87 13.00  3   
   114 65.25  3  
    86 43.42  3

我想使用lm（）函数在R中进行线性回归。我想为每个'c'级别拟合回归。所以，我可以为每个级别的c分别使用lmList（）或lm（）代替。

使用lmList（），我获得：

summary(fit1 <- (lmList(a ~ b | c, data=data1)))

Call:
  Model: a ~ b | c 
   Data: data1 

Coefficients:
   (Intercept) 
      Estimate Std. Error  t value     Pr(>|t|)
1     48.40474  17.190453 2.815792 9.571251e-03
2     74.06143   7.995761 9.262587 2.146984e-09
3     54.03792  10.418448 5.186753 2.591707e-05
   b 
       Estimate Std. Error  t value   Pr(>|t|)
1     0.5246647  0.4795047 1.094180 0.28473633
2     0.1640226  0.2628905 0.623920 0.53856582
3     0.7714555  0.2829830 2.726155 0.01177752

Residual standard error: 16.74138 on 24 degrees of freedom

但是，如果我为每个组使用lm（）（例如，c = 3）：

data1_3 <- subset(data1,c==3)

summary(fit2 <- lm(a ~ b, data=data1_3))

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-15.220  -7.992  -3.844   7.367  22.933 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  54.0379     7.8395   6.893 0.000125 ***
b             0.7715     0.2129   3.623 0.006753 **

因此，使用lmList（），组（c = 3）的p值为0.01，而lm（）为0.006。为什么会出现这种差异？

Answer 1

来自文档：

pool：一个可选的逻辑值，指示是否合并估算值剩余标准误差的计算应用于计算摘要的标准偏差或标准误差。

library(nlme)
summary(fit1 <- (lmList(a ~ b | c, data=DF, pool=FALSE)))
Call:
  Model: a ~ b | c 
   Data: DF 

Coefficients:
#   (Intercept) 
#  Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
#1 48.40474  21.656460  2.235118 5.584928e-02
#2 74.06143   7.357469 10.066157 8.080255e-06
#3 54.03792   7.839491  6.893039 1.254064e-04
#   b 
#   Estimate Std. Error   t value    Pr(>|t|)
#1 0.5246647  0.6040780 0.8685380 0.410397519
#2 0.1640226  0.2419042 0.6780478 0.516869219
#3 0.7714555  0.2129341 3.6229776 0.006753388

比较lm（）和lmList（）的不同拟合。为什么？

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