如何解释 R 中两路方差分析的结果？

Question

m1 <- lm(AmountSpent~Catalogs*Salary,data=d) 
summary(m1)
m2<-lm(AmountSpent~Catalogs+Salary,data=d)
summary(m2)

anova(m2,m1,test="Chisq")

输出如下

根据测试，更好的模型是什么？我们在方法中插入模型的顺序重要吗？请解释一下这个测试背后的统计概念

Answer 1

卡方检验调查嵌套线性模型之间的残差平方和减少的统计显着性。从您的 R 输出中，您可以看到在回归中添加一项在统计上会产生更好的模型（RSS 值较低的模型，模型 2）。

通常从更简单的模型开始比较，然后添加术语，但是，文档也提到这取决于用户。

您应该查看anova.lm 函数here 的文档。

为了比较未嵌套的模型，请使用 AIC 或 BIC 标准。