R dành cho người dùng SAS
Melinda Higgins, PhD
Research Professor/Senior Biostatistician Emory University
Chạy mô hình hồi quy
Chọn mô hình tốt nhất
Đánh giá và so sánh mô hình
Báo cáo liên hệ tốt nhất
# Chạy lm() cho diffht theo bmi, lưu mô hình
lmdiffhtbmi <- lm(diffht ~ bmi,
data = daviskeep)
# Chạy lm() cho diffht theo weight, lưu mô hình
lmdiffhtwt <- lm(diffht ~ weight,
data = daviskeep)
# Chạy summary() cho từng mô hình, lưu kết quả
smrylmdiffhtbmi <- summary(lmdiffhtbmi)
smrylmdiffhtwt <- summary(lmdiffhtwt)
# Hiển thị r.squared cho mô hình weight
smrylmdiffhtwt$r.squared
# Hiển thị r.squared cho mô hình bmi
smrylmdiffhtbmi$r.squared
# So sánh AIC của cả hai mô hình
AIC(lmdiffhtbmi, lmdiffhtwt)
[1] 0.003281645
[1] 0.00121824
df AIC
lmdiffhtbmi 3 788.0816
lmdiffhtwt 3 787.7052
# Vẽ diffht theo weight phân theo giới
ggplot(daviskeep,
aes(diffht, weight)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm") +
facet_wrap(vars(sex)) +
ggtitle("Chênh lệch chiều cao
được dự đoán bởi cân nặng,
mô hình khớp theo giới")



# lm() diffht theo weight cho nữ
lmdiffhtwtF <- lm(diffht ~ weight,
subset = (sex == "F"),
data = daviskeep)
# lm() diffht theo weight cho nam
lmdiffhtwtM <- lm(diffht ~ weight,
subset = (sex == "M"),
data = daviskeep)
# Chạy summary() cho từng mô hình, lưu kết quả
smrylmdiffhtwtF <- summary(lmdiffhtwtF)
smrylmdiffhtwtM <- summary(lmdiffhtwtM)
# r.squared cho mô hình chỉ nữ
smrylmdiffhtwtF$r.squared
# r.squared cho mô hình chỉ nam
smrylmdiffhtwtM$r.squared
[1] 4.00807e-05
[1] 0.00804139
R dành cho người dùng SAS