r에 nls를 통해 p- 값 가져 오기

Question

저는 R에서 완전한 초보자이며 일부 데이터에 맞는 비선형 최소 제곱을하려고합니다. 다음 (SC4 t는 내 데이터 열 수 있습니다)이 작동하는 것 같다 :

fit = nls(SC4 ~ fin+(inc-fin)*exp(-t/T), data=asc4, start=c(fin=0.75,inc=0.55,T=150.0)) 

"요약 (적합)"명령은 제외하고, 궁극적으로는 p 값을 포함하지 않는 출력을 생성 맞는 매개 변수, 내가 뭘 하려는지. 매개 변수가 나는 것이 현명 해 보입니다.

Formula: SC4 ~ fin + (inc - fin) * exp(-t/T) 

Parameters: 
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 


fin 0.73703 0.02065 35.683 <2e-16 *** 
inc 0.55671 0.02206 25.236 <2e-16 *** 
T 51.48446 21.25343 2.422 0.0224 * 

--- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.04988 on 27 degrees of freedom 
Number of iterations to convergence: 8 
Achieved convergence tolerance: 4.114e-06 

그래서 p- 값을 구할 수있는 방법이 있습니까? 그 일을 할 수 있다면 nls이 아닌 다른 명령을 사용하면 행복 할 것입니다. 사실, 을 사용하면 기꺼이 P 값을 얻을 수있는 방법이 있습니다 (사실 은 일반적으로 그래픽에 사용하는 것입니다).

추신 : 개인 계수가 아닌 전체 적합도에 대한 p- 값을 찾고 있습니다.

Answer 1

R에서이 작업을 수행하는 방법은 anova 함수를 사용하여 현재 모델의 적합한 값을 계산 한 다음 적은 변수로 모델을 적합하게 만든 다음 anova(new_model,previous_model) 함수를 사용해야합니다. 계산 된 F 점수는 제거한 변수의 매개 변수가 0 인 null을 거부 할 수없는 경우 1에 가까워집니다. 표준 선형 회귀를 수행 할 때 summary 함수는 대개 자동으로이 작업을 수행합니다.

> x = rnorm(100) 
> y=rnorm(100) 

> reg = lm(y~x) 
> summary(reg) 

Call: 
lm(formula = y ~ x) 

Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q  Max 
-2.3869 -0.6815 -0.1137 0.7431 2.5939 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept) -0.002802 0.105554 -0.027 0.9789 
x   -0.182983 0.104260 -1.755 0.0824 . 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 1.056 on 98 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.03047, Adjusted R-squared: 0.02058 
F-statistic: 3.08 on 1 and 98 DF, p-value: 0.08237 

그러나 당신은 당신이 같은 F-점수를 얻어야한다 anova 사용하는 경우 : 당신이 할 수있는

> anova(reg) 
Analysis of Variance Table 

Response: y 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
x   1 3.432 3.4318 3.0802 0.08237 . 
Residuals 98 109.186 1.1141     
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1