傾き係数が1.75であるかどうかについて仮説検定を行うときにp値を取得しない

Question

Ho: ß1 = 1.75の仮説をテストする必要があります。私はこれを書いています：

model1<- lm (y - x) 
model2<- lm (y - x, offset = 1.75*x) 
anova(model1, model2) 

しかし、私はP値を得ることができませんでした。

任意のアイデア？ありがとうございました。

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エディタお知らせ

これは誤植（そのタイプミスとしてこれを閉じないでください）ではありません。 OPのANOVA出力は、彼/彼女がlmを正常に実行できないことを示しているため、-は間違っている可能性があります。実際の問題は、anovaの使用です。

Answer 1

構文エラーがあります。公式にはチルドコード~を使用してください。詳細については?lmと?formulaをお読みください。

t-testを係数で実行します。デフォルトNULL仮説は0係数です。ご存知のように、offsetなどを使用して係数をシフトすることができます。

summaryは、係数のテーブル/マトリックスを生成する、あなたはそのテーブル/マトリックスを抽出するcoefを使用することができます。

coef(summary(lm(y ~ x, offset = 1.75 * x))) 

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再現例えば

set.seed(0) 
xx <- rnorm(100) 
yy <- 1.3 * xx - 0.2 + rnorm(100, sd = 0.5) 

coef(summary(lm(yy ~ xx, offset = 1.75 * xx))) 

#    Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|) 
#(Intercept) -0.2243489 0.04814396 -4.659960 9.974037e-06 
#xx   -0.3806026 0.05480131 -6.945137 4.170746e-10 

P-をxxの係数の値は~e-10であるため、NULL仮説はr排出される。

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なぜF-テスト？

あなたの質問は、タイプミスではなく、実際はそれ以上です。ここにはanovaは間違いありません。次のモデルは等価です：

m1 <- lm(y ~ x) 
m2 <- lm(y ~ x, offset = 1.75 * x) 

彼らが唯一のスロープための係数が異なると、他のすべてが（斜面のも、標準誤差）は同じです。あなたがanova、

anova(m1, m2) 

#Model 1: yy ~ xx 
#Model 2: yy ~ xx ## offset is not shown in formula 
# Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 
#1  98 22.7      
#2  98 22.7 0 3.5527e-15 

を使用している場合、我々は確かに両方のモデルのための自由とRSSの同じモデル度を参照してください。

リコールあなたがm1とm2の自由d1とd2の学位を持っている場合は、F-統計量は自由(d2 - d1, n - d2)度とF-分布を有する

((RSS1 - RSS2)/(d2 - d1))/(RSS2/(n - d2)) 

です。 d1 = d2とRSS1 = RSS2の場合、どのようにF統計量を構築できますか？