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R Discussion :

RLM et p-value


Sujet :

R

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut RLM et p-value
    Bonjour,

    Apres maintes recherches je viens demander une astuce ici.
    J'utilise la fonction rlm() du package MASS pour effectuer une regression lineaire robuste. Je souhaite par la suite effectuer une Anova sur cette regression afin de savoir si les differents niveaux de mon parametre estime sont egaux.

    Probleme, lorsque je lance anova(rlm(data)) les colonnes F value et P-value sont vides...

    Quelqu'un aurait-il une solution pour remedier a cela ?

    Merci d'avance.

    Betty

    PS: Clavier anglais, desolee pour les accents

  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,

    Navré pour la réponse tardive, ça m'a demandé un peu de recherche.

    C'est en fait une limitation du package MASS qui est décrite dans Modern Applied Statistics with S de Venables & Ripley.

    Ils y indiquent également comment tu peux contourner le problème en faisant des tests par permutation (package boot), mais ils recommandent d'utiliser le package robust à la place, qui fournit un jeu complet de méthodes sur les résultats de régressions robustes (voire aussi http://cran.r-project.org/web/views/Robust.html).

    Par exemple :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    > library(robust)
    ...
     
    > phones.lmr <- lmRob(calls ~ year, data = phones)
     
    > summary(phones.lmr, cor = FALSE)
     
    Call: lmRob(formula = calls ~ year, data = phones)
     
    Residuals:
            Min          1Q      Median          3Q         Max 
     -1.8420632  -0.5041827   0.1458648  38.9179179 188.3659217 
     
    Coefficients:
                Value         Std. Error    t value       Pr(>|t|)     
    (Intercept) -5.254140e+01  3.625321e+00 -1.449289e+01  9.792167e-13
    year         1.103992e+00  6.083312e-02  1.814788e+01  1.021405e-14
     
    Residual standard error: 2.02696 on 22 degrees of freedom
    Multiple R-Squared: 0.493735 
     
    Test for Bias:
                statistic   p-value
    M-estimate   1.400730 0.4964041
    LS-estimate  0.242754 0.8857000
     
    > plot(phones.lmr)
     
    Make plot selections (or 0 to exit):
     
     
     1: plot: All
     2: plot: Normal QQ-Plot of Residuals
     3: plot: Estimated Kernel Density of Residuals
     4: plot: Robust Residuals vs Robust Distances
     5: plot: Residuals vs Fitted Values
     6: plot: Sqrt of abs(Residuals) vs Fitted Values
     7: plot: Response vs Fitted Values
     8: plot: Standardized Residuals vs Index (Time)
     9: plot: Overlaid Normal QQ-Plot of Residuals
    10: plot: Overlaid Estimated Density of Residuals
    11: plot: Scatter Plot with Fits
     
    Sélection : 11
     
    ...
     
    > anova(phones.lmr)
     
    Terms added sequentially (first to last)
     
                Chisq Df RobustF     Pr(F)    
    (Intercept)        1                      
    year               1  68.013 < 2.2e-16 ***
    ---
    Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
    >

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