R addterm 嘗試模型中的所有一項添加

說明

嘗試通過添加提供的單個項來擬合與當前模型不同的所有模型，從而保持邊際性。

這個函數是通用的；類 lm 和 glm 存在方法，默認方法適用於許多其他類。

用法

addterm(object, ...)

## Default S3 method:
addterm(object, scope, scale = 0, test = c("none", "Chisq"),
        k = 2, sorted = FALSE, trace = FALSE, ...)
## S3 method for class 'lm'
addterm(object, scope, scale = 0, test = c("none", "Chisq", "F"),
        k = 2, sorted = FALSE, ...)
## S3 method for class 'glm'
addterm(object, scope, scale = 0, test = c("none", "Chisq", "F"),
        k = 2, sorted = FALSE, trace = FALSE, ...)

參數

object	通過某種模型擬合函數擬合的對象。
scope	指定最大模型的公式，其中應包括當前模型。嘗試最大模型中的所有附加項以及原始模型中的所有邊際項。
scale	用於定義選擇模型的 AIC 統計量，目前僅適用於 lm 、 aov 和 glm 模型。指定 scale 斷言殘餘標準誤差或離散度已知。
test	結果是否應該包括相對於原始模型的檢驗統計量？ F 檢驗僅適用於lm 和aov 模型，或許還適用於一些過於分散的glm 模型。 Chisq 檢驗可以是精確檢驗(具有已知尺度的 lm 模型)或似然比檢驗，具體取決於方法。
k	用於懲罰的自由度數的倍數。隻有k=2 提供真正的AIC：k = log(n) 有時稱為BIC 或SBC。
sorted	結果應該按照AIC的值排序嗎？
trace	如果 TRUE 可能會在嘗試時提供有關擬合的附加信息。
...	傳遞給其他方法或從其他方法傳遞的參數。

細節

AIC 的定義僅取決於附加常數：在適當的情況下(具有指定比例的 lm 模型)，該常數被視為 Mallows Cp 統計中使用的常數，並對結果進行相應標記。

值

"anova" 類的表至少包含模型自由度變化和 AIC(或 Cp)的列。一些方法將提供更多信息，例如平方和、偏差、對數似然和檢驗統計量。

例子

quine.hi <- aov(log(Days + 2.5) ~ .^4, quine)
quine.lo <- aov(log(Days+2.5) ~ 1, quine)
addterm(quine.lo, quine.hi, test="F")

house.glm0 <- glm(Freq ~ Infl*Type*Cont + Sat, family=poisson,
                   data=housing)
addterm(house.glm0, ~. + Sat:(Infl+Type+Cont), test="Chisq")
house.glm1 <- update(house.glm0, . ~ . + Sat*(Infl+Type+Cont))
addterm(house.glm1, ~. + Sat:(Infl+Type+Cont)^2, test = "Chisq")

參考

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer.

也可以看看

dropterm , stepAIC