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目錄

怎么做測(cè)試

功率分析

介紹

下面以物種多樣性為例子展示了如何在R語(yǔ)言中進(jìn)行相關(guān)分析和線性回歸分析。

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怎么做測(cè)試

相關(guān)和線性回歸示例

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1. 


2. Data = read.table(textConnection(Input),header=TRUE)

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數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單圖

??????????????????????????????????????????????????????????????????????

1. plot(Species ~ Latitude,

2. data=Data,

3. pch=16,

4. xlab = "Latitude",

5. ylab = "Species")

?

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相關(guān)性

可以使用?cor.test函數(shù)。它可以執(zhí)行Pearson，Kendall和Spearman相關(guān)。

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皮爾遜相關(guān)

皮爾遜相關(guān)是最常見(jiàn)的相關(guān)形式。假設(shè)數(shù)據(jù)是線性相關(guān)的，并且殘差呈正態(tài)分布。

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1. cor.test( ~ Species + Latitude,?

2. ???????? data=Data,

3. ???????? method = "pearson",

4. ???????? conf.level = 0.95)

5. 


6. 


7. 


8. Pearson's product-moment correlation

9. 


10. 


11. 


12. t = -2.0225, df = 15, p-value = 0.06134

13. 


14. 


15. 


16. ?????? cor

17. 


18. -0.4628844

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肯德?tīng)栂嚓P(guān)

肯德?tīng)栔认嚓P(guān)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)，它不假設(shè)數(shù)據(jù)的分布或數(shù)據(jù)是線性相關(guān)的。它對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排名以確定相關(guān)程度。

?

?

1. cor.test( ~ Species + Latitude,

2. data=Data,

3. method = "kendall",

4. continuity = FALSE,

5. conf.level = 0.95)

6. 


7. 


8. 


9. Kendall's rank correlation tau

10. 


11. 


12. 


13. z = -1.3234, p-value = 0.1857

14. 


15. 


16. 


17. tau

18. 


19. -0.2388326

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?

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斯皮爾曼相關(guān)

Spearman等級(jí)相關(guān)性是一種非參數(shù)檢驗(yàn)，它不假設(shè)數(shù)據(jù)的分布或數(shù)據(jù)是線性相關(guān)的。它對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序以確定相關(guān)程度，并且適合于順序測(cè)量。

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線性回歸

線性回歸可以使用?lm函數(shù)執(zhí)行?？梢允褂胠mrob函數(shù)執(zhí)行穩(wěn)健回歸。

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1. 


2. 


3. summary(model) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?# shows parameter estimates,

4. # p-value for model, r-square

5. 


6. 


7. 


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

9. 


10. (Intercept) ?585.145 ? ?230.024 ? 2.544 ? 0.0225 *

11. 


12. Latitude ? ? -12.039 ? ? ?5.953 ?-2.022 ? 0.0613 .

13. 


14. 


15. 


16. Multiple R-squared: ?0.2143, ?Adjusted R-squared: ?0.1619

17. 


18. F-statistic: ?4.09 on 1 and 15 DF, ?p-value: 0.06134

19. 


20. 


21. 


22. 


23. 


24. 


25. 


26. Response: Species

27. 


28. Sum Sq Df F value ?Pr(>F)

29. 


30. Latitude ?1096.6 ?1 ?4.0903 0.06134 .

31. 


32. Residuals 4021.4 15

?

?

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繪制線性回歸

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1. 


2. plot(Species ~ Latitude,

3. data = Data,

4. pch=16,

5. xlab = "Latitude",

6. ylab = "Species")

7. 


8. abline(int, slope,

9. lty=1, lwd=2, col="blue") ? ? # ?style and color of line

?

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檢查模型的假設(shè)

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線性模型中殘差的直方圖。這些殘差的分布應(yīng)近似正態(tài)。

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殘差與預(yù)測(cè)值的關(guān)系圖。殘差應(yīng)無(wú)偏且均等。?

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穩(wěn)健回歸

該線性回歸對(duì)響應(yīng)變量中的異常值不敏感。

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?

1. 


2. 


3. summary(model) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?# shows parameter estimates, r-square

4. 


5. 


6. 


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

8. 


9. (Intercept) ?568.830 ? ?230.203 ? 2.471 ? 0.0259 *

10. 


11. Latitude ? ? -11.619 ? ? ?5.912 ?-1.966 ? 0.0681 .

12. 


13. 


14. 


15. Multiple R-squared: ?0.1846, ?Adjusted R-squared: ?0.1302

16. 


17. 


18. 


19. 


20. 


21. anova(model, model.null) ? ? ? ? # shows p-value for model

22. 


23. 


24. 


25. pseudoDf Test.Stat Df Pr(>chisq)

26. 


27. 1 ? ? ? 15

28. 


29. 2 ? ? ? 16 ? ?3.8634 ?1 ? ?0.04935 *

?

?

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繪制模型

?

?

?

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線性回歸示例

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1. 


2. 


3. summary(model) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?# shows parameter estimates,

4. # p-value for model, r-square

5. 


6. 


7. 


8. Coefficients:

9. 


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

11. 


12. (Intercept) ?12.6890 ? ? 4.2009 ? 3.021 ? 0.0056 **

13. 


14. Weight ? ? ? ?1.6017 ? ? 0.6176 ? 2.593 ? 0.0154 *

15. 


16. 


17. 


18. Multiple R-squared: ?0.2055, ?Adjusted R-squared: ?0.175

19. 


20. F-statistic: 6.726 on 1 and 26 DF, ?p-value: 0.0154

21. 


22. 


23. 


24. ### ?Neither the r-squared nor the p-value agrees with what is reported

25. 


26. ### ? ?in the Handbook.

27. 


28. 


29. 


30. 


31. 


32. library(car)

33. 


34. Anova(model, type="II") ? ? ? ? ? # shows p-value for effects in model

35. 


36. 


37. 


38. Sum Sq Df F value Pr(>F)

39. 


40. Weight ? ? 93.89 ?1 ?6.7258 0.0154 *

41. 


42. Residuals 362.96 26

43. 


44. 


45. 


46. # ? ? # ? ? #

?

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功率分析

功率分析的相關(guān)性

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1. ### --------------------------------------------------------------

2. ### Power analysis, correlation

3. ### --------------------------------------------------------------

4. 


5. pwr.r.test()

6. 


7. 


8. 


9. approximate correlation power calculation (arctangh transformation)

10. 


11. 


12. 


13. n = 28.87376

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