r - 非图形线性估计

Question

在我之前的帖子中，我正在寻找 R 中的相关比（η 或 η ²）例程。令我惊讶的是，在 GLM 程序中没有人使用 η 进行线性检查。

如何检查双变量相关的线性？仅使用散点图？

有几种方法可以做到这一点，一种方法是比较线性和非线性模型 R ²，然后应用 F 检验来寻找它们之间的显着差异。

我如何检查线性度，“非图形”方式？

Answer 1

答案就是您所说的（比较线性模型和非线性模型）。例如

model1<-lm(yv~xv)
model2<-lm(yv~xv+I(xv^2)) #Even if we restrict ourselves to the inclusion of a quadratic term, there are many curves we can describe, depending upon the signs of the linear and quadratic terms

anova(model1,model2)

Analysis of Variance Table

Model 1: yv ~ xv
Model 2: yv ~ xv + I(xv^2)
  Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)  
1     16 91.057                             
2     15 68.143  1    22.915 5.0441 0.0402 *

更复杂的曲线模型是对线性模型的显着改进（p=0.04），因此，在这种情况下，我们接受数据中存在弯曲的证据。

Answer 2

RESET（回归方程规范误差测试）是为缺失回归量而设计的，但我们经常用于测试非线性。可以在 LMTEST 包中找到——在许多其他有用的测试中。这与您已经在做的非常相似。或者，您可以设计一个关于递归残差的测试，以利用这样一个事实，即当通过输入非线性变量进行排序时，它们可能变为全正/负。