glm.fit을 사용한 후의 ANOVA

Question

DOE에서 모델 용어의 힘을 결정하기 위해 우도 비 (likelihood ratio) 테스트를 수행하고자합니다. 지금까지 필자는 glm에서 p 값을 사용하여이 작업을 수행했으며 문제가 없었습니다. anova 함수를 사용하기 시작하면서, glm.fit 함수의 입력을 받아들이도록 설계된 anova 함수가 아닌 glm 함수 만있는 것처럼 보입니다. 여기에 내가하고 싶은 것이의 예는 다음과 같습니다

X # This is a model matrix from matrix.model 
y # These are the y values for the fit 
tfit = glm.fit(X, y, family = poisson()) 
anova(tfit, test = 'LRT') 

일반적으로 나는 anova 함수 호출 그냥 anova.glm에 변경 될 필요가 있지만, 그런 경우가 아니라고 생각합니다. glm.fit 함수 출력을 anova 함수 입력과 호환되도록하려면 어떻게합니까?

Answer 1

glm.fit의 출력은 glm 클래스의 출력이 아니며 모델에 대한 모든 종류의 데이터가있는 원시 목록입니다. 이 함수는 glm 함수에 의해 생성 된대로 glm 클래스의 객체를 예상하기 때문에 anova.glm으로 공급할 수 없습니다. 당신이 이렇게 모델 행렬에 설정되어 사용할 수없는 원시 데이터를 (있는 경우에, 당신은 원하는 결과를 생산하기 위해이에 glm 기능을 적용 할 수 있습니다.

X <- matrix(c(runif(10), rnorm(10)), ncol = 2) 
y <- round(runif(10, 1, 5)) 
X.mm <- model.matrix(y ~ X) 
model.fit.1 <- glm.fit(X.mm, y, family = poisson()) 
class(model.fit.1) 
model.fit.2 <- glm(y ~ X, family = "poisson") 
class(model.fit.2) 

anova(model.fit.2, test = "LRT") 

을 당신이 glm 기능을 사용할 수 없습니다 및 사용해야하는 경우 glm.fit 다음은 glm.fit 출력에서 ​​LRT를 직접 구성 할 수 있습니다. 시작은 다음과 같은 기능

을

LRT.glm.fit <- function(glm.fit.mod){ 
    df.null <- glm.fit.mod$df.null 
    df.mod <- glm.fit.mod$df.residual 
    dev.null <- glm.fit.mod$null.deviance 
    dev.mod <- glm.fit.mod$deviance 
    dev.diff <- dev.null - dev.mod 
    p.value <- 1 - pchisq(dev.null - dev.mod, df.null - df.mod) 
    output <- c(round(df.null), round(df.mod), dev.null, dev.mod, p.value) 
    names(output) <- c("df.null", "df.mod", "dev.null", "dev.mod", "p.value") 
    output 
} 

가 내가 원시 데이터를 필요로하지 싶습니다 오히려 모델 매트릭스를 통과 할 것이다