试图为数据帧中的字段运行ANOVA [R]

时间:2016-01-26 15:25:34

标签: r dataframe anova

到目前为止,我的代码看起来像这样:

Points = readOGR(dsn = "./Data/filename.shp",layer = "layername",stringsAsFactors = FALSE) 
Points$LDI = extract(LDI, Points) 
LDI = raster("./Data/filename2.tif")
Points$LDI = extract(LDI, Points)
PointsDF = Points@data

for(i in PointsDF) { 
    Mod1 = lm(LDI ~ i, data = PointsDF) 
    Mod2 = lm(LDI ~ 1, data = PointsDF) 
    anova(Mod1, Mod2)
}

这最后一部分是我知道我做错了什么的地方。我想在数据框中的每个数字字段上运行anova。

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

你关闭了。一种自然的方式是遍历字段名称。虽然有很多方法可以做到这一点,lapply可能是最惯用的,因为(a)它使用字段名称(而不是字段索引,这可能是危险的)和(b)不需要预先分配任何输出的结构。诀窍是将字段名称转换为公式。同样,有很多方法可以做到这一点,但直接的方法是将公式组合为字符串。

以下是工作代码示例。它会生成anova个对象的列表。

#
# Create some random data.
#
n <- 20
set.seed(17)
X <- data.frame(Y=rnorm(n), X1=runif(n), X2=1:n, X3=rexp(n))
#
# Loop over the regressors.
# (The base model can be precomputed.)
#
mod.0 <- lm(Y ~ 1, X)
models <- lapply(setdiff(names(X), "Y"), function(s) {
  mod.1 <- lm(as.formula(paste("Y ~", s)), X)
  anova(mod.0, mod.1)
})
print(models)

这是输出,显示三个anova结果的列表。

[[1]]
Analysis of Variance Table

Model 1: Y ~ 1
Model 2: Y ~ X1
  Res.Df     RSS Df Sum of Sq     F Pr(>F)
1     19 10.1157                          
2     18  9.6719  1   0.44385 0.826 0.3754

[[2]]
Analysis of Variance Table

Model 1: Y ~ 1
Model 2: Y ~ X2
  Res.Df     RSS Df Sum of Sq      F  Pr(>F)  
1     19 10.1157                              
2     18  8.1768  1     1.939 4.2684 0.05353 .
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

[[3]]
Analysis of Variance Table

Model 1: Y ~ 1
Model 2: Y ~ X3
  Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)
1     19 10.116                           
2     18 10.081  1  0.034925 0.0624 0.8056

作为处理您所制作内容的另一个例子,这里使用sapply打印出他们的p值:

sapply(models, function(m) m[["Pr(>F)"]][2])
  

[1] 0.37542968 0.05352883 0.80562894

答案 1 :(得分:0)

问题是你没有告诉循环迭代它是什么,在anova调用中修改公式对象,也没有创建存储结果的对象。

在这个例子中,&#34; ij&#34;变量分配给列表对象并存储anova模型,&#34; y&#34;定义为指示模型左侧的变量。列表对象&#34; anova.results&#34;存储每个模型。循环定义中的索引使用&#34;其中&#34;分配哪个列包含&#34; y&#34;因此,将它从迭代器中删除。我正在使用R&#34; iris&#34;该示例的数据集。

data(iris)
iris <- iris[,-5]

y = "Sepal.Length"    
anova.results <- list()
ij=0
  for(i in names(iris)[-which(names(iris) == y)]) {
    ij = ij+1
    Mod = lm(stats::as.formula(paste(y, i, sep = "~")), data = iris) 
    anova.results[[ij]] <- anova(Mod, Mod)
  }
anova.results