★ Rによるモデル選択 ★

9283. Rによるモデル選択 けい 2006/01/31 (火) 13:37
└9284. Re: Rによるモデル選択 けい 2006/01/31 (火) 13:38
 └9285. Re^2: Rによるモデル選択 けい 2006/01/31 (火) 15:48


9283. Rによるモデル選択 けい  2006/01/31 (火) 13:37
Rを用いて一般線形モデルのモデル選択を行っています
説明変数は3つしかないので,初期モデルとしてすべての項を入れてモデル構築しモデル選択にはstepAIC()を用いて変数除去を行いました

そこで質問があるのですが
lm()を使ったときと,glm(family=gaussian)を使ったときとで
stepAIC()により計算されるAICの値が違うことに気づきました

まだ勉強不足で理解できていないところもあるのですが
そのあたりの理由が分かりましたら教えていただけるとうれしいです(次の発現に出力を付けます,長くなってすいません)

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9284. Re: Rによるモデル選択 けい  2006/01/31 (火) 13:38

---以下出力結果です----
> model.glm<-glm(Rate~Habitat+Age+Sex+Habitat*Age+Sex*Habitat,family=gaussian)
> stepAIC(model)
Start: AIC= -97.97
Rate ~ Habitat + Age + Sex + Habitat * Age + Sex * Habitat

Df Sum of Sq RSS AIC
- Habitat:Sex 1 0.034 2.592 -99.452
<none> 2.559 -97.973
- Habitat:Age 1 0.275 2.834 -95.894

Step: AIC= -99.45
Rate ~ Habitat + Age + Sex + Habitat:Age

Df Sum of Sq RSS AIC
- Sex 1 0.006 2.599 -101.356
<none> 2.592 -99.452
- Habitat:Age 1 0.478 3.071 -94.680

Step: AIC= -101.36
Rate ~ Habitat + Age + Habitat:Age

Df Sum of Sq RSS AIC
<none> 2.599 -101.356
- Habitat:Age 1 0.485 3.083 -96.514

---glmのとき---
model.glm<-glm(Rate~Habitat+Age+Sex+Habitat*Age+Sex*Habitat,family=gaussian)
> stepAIC(model.glm)
Start: AIC= 17.54
Rate ~ Habitat + Age + Sex + Habitat * Age + Sex * Habitat

Df Deviance AIC
- Habitat:Sex 1 2.5924 16.0626
<none> 2.5588 17.5420
- Habitat:Age 1 2.8335 19.6209

Step: AIC= 16.06
Rate ~ Habitat + Age + Sex + Habitat:Age

Df Deviance AIC
- Sex 1 2.5986 14.1591
<none> 2.5924 16.0626
- Habitat:Age 1 3.0706 20.8353

Step: AIC= 14.16
Rate ~ Habitat + Age + Habitat:Age

Df Deviance AIC
<none> 2.5986 14.1591
- Habitat:Age 1 3.0834 19.0010
----終わり----

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9285. Re^2: Rによるモデル選択 けい  2006/01/31 (火) 15:48
何度もすいません ペーストのミスです
modelの記述を忘れました

model<-lm(Rate~Habitat+Age+Sex+Habitat*Age+Sex*Habitat)

です

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