非图形线性估计

Question

在我的previous post中，我正在寻找R中的相关比（η或η ² ）例程。我很惊讶没有人使用η进行线性检查。 GLM程序。

让我们从一个简单的例子开始：你如何检查双变量相关的线性？只有散点图？

有几种方法可以做到这一点，一种方法是比较线性和非线性模型R ² ，然后应用F检验来寻找它们之间的显着差异。

最后，问题是：如何检查线性，“非重大”方式？

Answer 1

答案就是你所说的（比较线性模型和非线性模型）。 e.g。

model1<-lm(yv~xv)
model2<-lm(yv~xv+I(xv^2)) #Even if we restrict ourselves to the inclusion of a quadratic term, there are many curves we can describe, depending upon the signs of the linear and quadratic terms

anova(model1,model2)

Analysis of Variance Table

Model 1: yv ~ xv
Model 2: yv ~ xv + I(xv^2)
  Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)  
1     16 91.057                             
2     15 68.143  1    22.915 5.0441 0.0402 *

更复杂的曲线模型是对线性模型的重大改进（p = 0.04），因此，在这种情况下，我们接受数据中存在曲率的证据。

Answer 2

RESET（回归方程规范误差测试）是为丢失的回归量而设计的，但我们经常用它来测试非线性。可以在LMTEST包中找到 - 在许多其他有用的测试中。它与您正在做的非常相似。或者，您可以设计一个关于递归残差的测试，以利用它们在通过输入非线性变量进行排序时可能变为全/正的事实。