比较 R 中多元线性回归的斜率答案

【问题标题】：Comparing slopes of multivariate linear regression in R比较 R 中多元线性回归的斜率
【发布时间】：2014-11-14 05:02:08
【问题描述】：

我正在调查尺寸随时间的变化。我在针对年份的多元线性模型中有五个大小变量。我使用 car 包中的 Anova() 函数来测试每个尺寸测量的斜率是否相等。由于它们被证明是显着不同的，我想对尺寸测量的每种组合进行成对测试（记住，这些是响应变量），但我没有设法弄清楚如何去做。到目前为止，我的代码与下面的代码几乎相同，但我没有一个分类变量，而是一个数字作为解释变量。

names(iris) <- c("SL", "SW", "PL", "PW", "SPP")
mod.iris <- lm(cbind(SL, SW, PL, PW) ~ SPP, data=iris)
summary(mod.iris)

manova.iris <- Anova(mod.iris)
summary(manova.iris)

因此，使用此示例，我想测试 SL 到 SW、SL 到 PL、SL 到 PW 等的斜率是否显着不同，对每个组合都这样做并（可选地）调整 p 值。我正在为多元回归中的斜率寻找一些事后检验。

谢谢，

加博

【问题讨论】：

标签： r regression posthoc

【解决方案1】：

斜率（和截距）包含在mod.iris$coefficients 中。

要比较 SL 的斜率和 SW 的斜率，请执行以下操作：

mod.iris$coefficients[1,'SL'] / mod.iris$coefficients[1,'S']

要比较 SL 与 SW 的斜率，请执行以下操作：

mod.iris$coefficients[1,'SL'] / iris$SW

【讨论】：

谢谢。我想我不清楚。我想测试这些斜率是否显着不同，对每个组合都这样做并（可选）调整 p 值。我正在为多元回归中的斜率寻找一些事后检验。我现在根据这个编辑了问题。