No.08933 Re: Rのlmというコマンドについて 【青木繁伸】 2009/01/16(Fri) 16:44
誰もが追試できるように，小規模なデータと，それを R および，Excel で解析した結果，Excel での解析については実施手順の詳細な説明があればよいかなと。
0/1データにしてA:B ならそのままAとBの掛け算で良いはず。
直交実験計画ではないけど，以下のような簡単な例で，RとExcelの分析ツールでの結果は同じになりますが？？> set.seed(123)
> n <- 30
> f <- function() sample(0:1, n, rep=TRUE)
> x <- data.frame(A=f(), B=f(), C=f(), D=f(), y=rnorm(n))
> summary(lm(y~(A+B+C+D)^2, data = x))
Call:
lm(formula = y ~ (A + B + C + D)^2, data = x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.34272 -0.29901 0.02892 0.51683 1.19749
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.12415 0.37133 0.334 0.74179
A 0.08668 0.60329 0.144 0.88726
B 0.05180 0.71128 0.073 0.94271
C -1.92347 0.63512 -3.029 0.00691 **
D 0.72844 0.61943 1.176 0.25413
A:B -0.48700 0.80313 -0.606 0.55144
A:C 1.98356 0.70501 2.814 0.01109 *
A:D -0.62186 0.64625 -0.962 0.34801
B:C 1.55718 0.73439 2.120 0.04736 *
B:D -0.65267 0.73118 -0.893 0.38322
C:D -0.15054 0.64903 -0.232 0.81906
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.7899 on 19 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4596, Adjusted R-squared: 0.1752
F-statistic: 1.616 on 10 and 19 DF, p-value: 0.1766
===== Excel
A B C D A:B A:C A:D B:C B:D C:D y
0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0.379639483
1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 -0.502323453
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.333207384
1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 -1.018575383
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 -1.071791226
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.303528641
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.448209779
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0.053004227
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0.922267468
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2.050084686
1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 -0.491031166
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 -2.309168876
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1.005738524
1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 -0.709200763
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.688008616
1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1.02557137
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -0.284773007
0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 -1.220717712
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.18130348
1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 -0.138891362
1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0.005764186
1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0.385280401
1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 -0.370660032
1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0.644376549
1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 -0.220486562
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.331781964
1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1.096839013
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.435181491
0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 -0.325931586
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.148807618
概要
回帰統計
重相関 R 0.67795
重決定 R2 0.45961
補正 R2 0.17520
標準誤差 0.78993
観測数 30
分散分析表
自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F
回帰 10 10.08378 1.00838 1.61600 0.17657
残差 19 11.85592 0.62400
合計 29 21.93970
係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%
切片 0.12415 0.37133 0.334 0.74179 -0.65305 0.90135 -0.65305 0.90135
A 0.08668 0.60329 0.144 0.88726 -1.17602 1.34938 -1.17602 1.34938
B 0.05180 0.71128 0.073 0.94271 -1.43693 1.54053 -1.43693 1.54053
C -1.92347 0.63512 -3.029 0.00691 -3.25278 -0.59415 -3.25278 -0.59415
D 0.72844 0.61943 1.176 0.25413 -0.56804 2.02493 -0.56804 2.02493
A:B -0.48700 0.80313 -0.606 0.55144 -2.16797 1.19397 -2.16797 1.19397
A:C 1.98356 0.70501 2.814 0.01109 0.50796 3.45916 0.50796 3.45916
A:D -0.62186 0.64625 -0.962 0.34801 -1.97448 0.73076 -1.97448 0.73076
B:C 1.55718 0.73439 2.120 0.04736 0.02007 3.09428 0.02007 3.09428
B:D -0.65267 0.73118 -0.893 0.38322 -2.18304 0.87770 -2.18304 0.87770
C:D -0.15054 0.64903 -0.232 0.81906 -1.50897 1.20789 -1.50897 1.20789
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