anova.gam(mgcv)
anova.gam()所属R语言包：mgcv
Approximate hypothesis tests related to GAM fits
自由亚齐运动配合相关的近似假设测试
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Performs hypothesis tests relating to one or more fitted gam objects. For a single fitted gam object, Wald tests of the significance of each parametric and smooth term are performed. Otherwise the fitted models are compared using an analysis of deviance table. The tests are usually approximate, unless the models are un-penalized. Simulation evidence suggests that best p-value performance results from using ML estimated smoothing parameters.
执行有关的一个或多个装gam对象的假设检验。对于一个装gam对象，每个参数和平稳的长期意义的瓦尔德测试执行。否则拟合模型进行了比较分析偏差表。测试通常是近似的，除非该模型是联合国处罚。仿真的证据表明使用的ML估计平滑参数，最好的性能测试结果p值。
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'gam'
anova(object, ..., dispersion = NULL, test = NULL,
freq = FALSE,p.type=0)
## S3 method for class 'anova.gam'
print(x, digits = max(3, getOption("digits") - 3),...)
参数----------Arguments----------
参数：object,...
fitted model objects of class gam as produced by gam().
拟合模型对象类gamgam()作为生产。
参数：x
an anova.gam object produced by a single model call to anova.gam().
anova.gam对象由单一的模式调用anova.gam()。
参数：dispersion
a value for the dispersion parameter: not normally used.
色散参数的值：不能正常使用。
参数：test
what sort of test to perform for a multi-model call. One of "Chisq", "F" or "Cp".
什么样的测试执行一个多模式的呼叫。一个"Chisq"，"F"或"Cp"。
参数：freq
whether to use frequentist or Bayesian approximations for single smooth term p-values. See summary.gam for details.
是否使用单一的平稳长期p值frequentist或贝叶斯近似。看到summary.gam详情。
参数：p.type
selects exact test statistic to use for single smooth term p-values. See summary.gam for details.
选择准确的检验统计量，使用单一的平稳长期p值。看到summary.gam详情。
参数：digits
number of digits to use when printing output.
数位打印输出时使用。
Details
详情----------Details----------
If more than one fitted model is provided than anova.glm is used. If only one model is provided then the significance of each model term is assessed using Wald tests: see summary.gam for details of the actual computations. In the latter case print.anova.gam is used as the printing method. Note that the p-values for smooth terms are approximate only: simulation evidence suggests that they work best with ML smoothness selection (REML coming a close second).
如果有一个以上的拟合模型提供比anova.glm使用。如果只有一个模型，然后评估每个模型长远的意义使用瓦尔德测试：看到summary.gam实际计算的细节。在后一种情况下print.anova.gam用作印刷方法。需要注意的是顺利的P-值是近似的模拟证据表明，他们的工作ML平滑的选择（REML法即将结束的第二次）。
值----------Value----------
In the multi-model case anova.gam produces output identical to anova.glm, which it in fact uses.
在多模式的情况下anova.gam anova.glm，它其实用途产生的输出相同。
In the single model case an object of class anova.gam is produced, which is in fact an object returned from summary.gam.
在单一模式的情况下anova.gam类的对象产生，这其实是从summary.gam返回一个对象。
print.anova.gam simply produces tabulated output.
print.anova.gam只是产生表输出。
警告----------WARNING----------
P-values for smooth terms are only approximate.
顺利的P值是近似的。
作者（S）----------Author(s)----------
Simon N. Wood <a href="mailto:simon.wood@r-project.org">simon.wood@r-project.org</a> with substantial
improvements by Henric Nilsson.
参见----------See Also----------
gam, predict.gam,
gam，predict.gam
举例----------Examples----------
library(mgcv)
set.seed(0)
dat <- gamSim(5,n=200,scale=2)
b<-gam(y ~ x0 + s(x1) + s(x2) + s(x3),data=dat)
anova(b)
b1<-gam(y ~ x0 + s(x1) + s(x2),data=dat)
anova(b,b1,test="F")
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发表于 2012-2-16 19:30:10
