R proj 模型预测

说明

proj 返回一个矩阵或矩阵列表，给出数据到线性模型项的投影。它最常用于aov 模型。

用法

proj(object, ...)

## S3 method for class 'aov'
proj(object, onedf = FALSE, unweighted.scale = FALSE, ...)

## S3 method for class 'aovlist'
proj(object, onedf = FALSE, unweighted.scale = FALSE, ...)

## Default S3 method:
proj(object, onedf = TRUE, ...)

## S3 method for class 'lm'
proj(object, onedf = FALSE, unweighted.scale = FALSE, ...)

参数

object	类 "lm" 或从其继承的类的对象，或具有类似结构的对象，特别包括组件 qr 和 effects 。
onedf	一个逻辑标志。如果 TRUE ，则返回模型矩阵所有列的投影。如果 FALSE ，则 single-column 投影将按模型项折叠(如方差分析表中所示)。
unweighted.scale	如果生成 object 的拟合使用权重，则这将确定投影是否对应于加权或未加权的观测值。
...	吞下并忽略任何其他争论。

细节

为对象的每个层给出一个投影，因此对于具有 Error 项的 aov 模型，结果是投影列表。

值

投影矩阵或(对于 multi-stratum 对象)投影矩阵列表。

每个投影都是一个矩阵，其中每个观测值对应一行，每个项 ( onedf = FALSE ) 或每个系数 ( onedf = TRUE ) 对应一列。默认方法的投影矩阵具有正交列，表示 QR 分解的响应到 Q 矩阵的列空间的投影。拟合值是投影的总和，每列的平方和是拟合该列(在其左侧之后)的平方和的减少量。

lm 和 aov 模型的方法向投影矩阵添加一列，给出残差(数据到模型空间的正交补集的投影)。

严格来说，当 onedf = FALSE 时，结果不是投影，但列表示与该项对应的模型矩阵的列上的投影之和。在这种情况下，矩阵不依赖于所使用的编码。

例子

N <- c(0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,0)
P <- c(1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0)
K <- c(1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,0)
yield <- c(49.5,62.8,46.8,57.0,59.8,58.5,55.5,56.0,62.8,55.8,69.5,
55.0, 62.0,48.8,45.5,44.2,52.0,51.5,49.8,48.8,57.2,59.0,53.2,56.0)

npk <- data.frame(block = gl(6,4), N = factor(N), P = factor(P),
                  K = factor(K), yield = yield)
npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk)
proj(npk.aov)

## as a test, not particularly sensible
options(contrasts = c("contr.helmert", "contr.treatment"))
npk.aovE <- aov(yield ~  N*P*K + Error(block), npk)
proj(npk.aovE)

作者

The design was inspired by the S function of the same name described in Chambers et al (1992).

参考

Chambers, J. M., Freeny, A and Heiberger, R. M. (1992) Analysis of variance; designed experiments. Chapter 5 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.

也可以看看

aov , lm , model.tables