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语言相关分析和稳健线性回归分析

  原文链接:http:tecdat。cn?p9484
  目录
  怎么做测试
  功率分析
  介绍
  下面以物种多样性为例子展示了如何在R语言中进行相关分析和线性回归分析。
  怎么做测试
  相关和线性回归示例
  Dataread。table(textConnection(Input),headerTRUE)
  数据简单图
  plot(SpeciesLatitude,dataData,pch16,xlabLatitude,ylabSpecies)
  相关性
  可以使用cor。test函数。它可以执行Pearson,Kendall和Spearman相关。
  皮尔逊相关
  皮尔逊相关是最常见的相关形式。假设数据是线性相关的,并且残差呈正态分布。
  cor。test(SpeciesLatitude,dataData,methodpearson,conf。level0。95)
  Pearsonsproductmomentcorrelation
  t2。0225,df15,pvalue0。06134
  cor
  0。4628844
  肯德尔相关
  肯德尔秩相关是一种非参数检验,它不假设数据的分布或数据是线性相关的。它对数据进行排名以确定相关程度。
  cor。test(SpeciesLatitude,dataData,methodkendall,continuityFALSE,conf。level0。95)
  Kendallsrankcorrelationtau
  z1。3234,pvalue0。1857
  tau
  0。2388326
  斯皮尔曼相关
  Spearman等级相关性是一种非参数检验,它不假设数据的分布或数据是线性相关的。它对数据进行排序以确定相关程度,并且适合于顺序测量。
  线性回归
  线性回归可以使用lm函数执行。可以使用lmrob函数执行稳健回归。
  summary(model)showsparameterestimates,pvalueformodel,rsquare
  EstimateStd。ErrortvaluePr(amp;gt;t)
  (Intercept)585。145230。0242。5440。0225
  Latitude12。0395。9532。0220。0613。
  MultipleRsquared:0。2143,AdjustedRsquared:0。1619
  Fstatistic:4。09on1and15DF,pvalue:0。06134
  Response:Species
  SumSqDfFvaluePr(amp;gt;F)
  Latitude1096。614。09030。06134。
  Residuals4021。415
  绘制线性回归
  plot(SpeciesLatitude,dataData,pch16,xlabLatitude,ylabSpecies)
  abline(int,slope,lty1,lwd2,colblue)styleandcolorofline
  检查模型的假设
  线性模型中残差的直方图。这些残差的分布应近似正态。
  残差与预测值的关系图。残差应无偏且均等。
  稳健回归
  该线性回归对响应变量中的异常值不敏感。
  summary(model)showsparameterestimates,rsquare
  EstimateStd。ErrortvaluePr(amp;gt;t)
  (Intercept)568。830230。2032。4710。0259
  Latitude11。6195。9121。9660。0681。
  MultipleRsquared:0。1846,AdjustedRsquared:0。1302
  anova(model,model。null)showspvalueformodel
  pseudoDfTest。StatDfPr(amp;gt;chisq)
  115
  2163。863410。04935
  绘制模型
  线性回归示例
  summary(model)showsparameterestimates,pvalueformodel,rsquare
  Coefficients:
  EstimateStd。ErrortvaluePr(amp;gt;t)
  (Intercept)12。68904。20093。0210。0056
  Weight1。60170。61762。5930。0154
  MultipleRsquared:0。2055,AdjustedRsquared:0。175
  Fstatistic:6。726on1and26DF,pvalue:0。0154
  Neitherthersquarednorthepvalueagreeswithwhatisreported
  intheHandbook。
  library(car)
  Anova(model,typeII)showspvalueforeffectsinmodel
  SumSqDfFvaluePr(amp;gt;F)
  Weight93。8916。72580。0154
  Residuals362。9626
  功率分析
  功率分析的相关性
  Poweranalysis,correlation
  pwr。r。test()
  approximatecorrelationpowercalculation(arctanghtransformation)
  n28。87376

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