r - 比较两个 GAM 的模型拟合

Question

我有一个矩阵Expr，其中行代表变量和列样本。我有一个分类向量groups（包含“A”、“B”或“C”）我想测试哪些变量 'Expr' 可以通过样本属于 a 的事实来解释group。

我的策略是使用广义加法模型（具有负二项分布）对问题进行建模。然后我想以变量明智的方式使用似然比测试来获得每个变量的 ap 值。我愿意：

require(VGAM)
m <- vgam(Expr ~ group, family=negbinomial)
m_alternative <- vgam(Expr ~ 1, family=negbinomial)

接着：

lr <- lrtest(m, m_alternative)

最后一步是错误的，因为它测试的是两个模型的整体似然比，而不是变量。我想获得每个变量的 p 值向量，而不是单个 p 值。

我该怎么做？（我对 R 很陌生，所以请原谅我的愚蠢）

Answer 1

听起来你想Expr用作你的预测器它认为你可能有你的公式倒退。响应应该在左边，所以我猜你的情况是组。

如果Expr是 a data.frame，您可以对所有变量进行回归

m <- vgam(group ~ ., Expr, family=negbinomial)

如果class(Expr)=="matrix"，那么

m <- vgam(group ~ Expr, family=negbinomial)

可能应该工作，但你可能只是得到看起来有点奇怪的系数标签。