Question

我的任务听起来像是：

以下是a的多元回归分析的一些通用输出模型从n =上的三个数值变量X1，X2和X3预测Y. 25次观察。我已经替换了输出中的一些值字母。您将使用其余值来计算值 A，B，C，...，K。请详细说明你是如何获得的答案。

系数：

        Estimate    Std. Error    t value   Pr(>|t|)   

(Intercept)  3.49526    2.63720   1.325   0.19929   

X1          -1.17573    0.31557   -3.725734   D

X2           0.03876    0.03193   1.213905     E   

X3          -0.15228    0.05011  -3.038914     F

Residual standard error: 0.754 on 21 degrees of freedom

Multiple R-squared:  0.625634,  Adjusted R-squared:  0.7150102

F-statistic:  11.7 on 3 and 21 DF,  p-value: 0.0001016

ANOVA（模型）

方差表分析

Response: Y

      Df  Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    

X1         1  8.6400  8.6400 15.2122 0.0008244 ***

X2         1  6.0468  6.0468 10.6465 0.0037181 ** 

X3         1  5.2459  5.2459  9.2362 0.0062376 ** 

Residuals  21 11.9273  0.5680

如何使用R studio命令找到D，E和F值？

Answer 1

要查找D，E和F，您可能需要查看summary.lm。特别是，

ans$coefficients <- cbind(Estimate = est, `Std. Error` = se, 
    `t value` = tval, `Pr(>|t|)` = 2 * pt(abs(tval), rdf, 
        lower.tail = FALSE))

因此，感兴趣的值是

2 * pt(abs(c(-3.725734, 1.213905, -3.038914)), 21, lower.tail = FALSE)
# [1] 0.001249329 0.238260061 0.006240436

分别。也就是说，我们使用表中的t值。 rdf，即自由度数为21的事实来自

Residual standard error: 0.754 on 21 degrees of freedom

用R找到D，E和F值

1 个答案: