R:在anova.lm(g)中:基本上完美拟合的ANOVA F-检验是不可靠的

Question

我正在将在线指南与旧文本配对以学习R(第182页 - http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf).当我使用来自R的包中的数据时(如在教程示例中),没有问题.但是,当我使用我的文本中的数据时,我总是没有F值和警告.

看一看:

数据到data.frame:

car.noise <- data.frame( speed = c("idle", "0-60mph", "over 60"), chrysler = c(41,65,76), 
bmw = c(45,67,72), ford = c(44,66,76), chevy = c(45,66,77), subaru = c(46,76,64))

检查data.frame:

car.noise
    speed chrysler bmw ford chevy subaru
1    idle       41  45   44    45     46
2 0-60mph       65  67   66    66     76
3 over 60       76  72   76    77     64

融化数据框架:

mcar.noise<- melt(car.noise, id.var="speed")

检查融化的data.frame

> mcar.noise
     speed variable value
1     idle chrysler    41
2  0-60mph chrysler    65
3  over 60 chrysler    76
4     idle      bmw    45
5  0-60mph      bmw    67
6  over 60      bmw    72
7     idle     ford    44
8  0-60mph     ford    66
9  over 60     ford    76
10    idle    chevy    45
11 0-60mph    chevy    66
12 over 60    chevy    77
13    idle   subaru    46
14 0-60mph   subaru    76
15 over 60   subaru    64

执行anova并得到警告:

> anova(lm(value ~ variable * speed, mcar.noise))
Analysis of Variance Table

Response: value 
               Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
variable        4    6.93    1.73               
speed           2 2368.13 1184.07               
variable:speed  8  205.87   25.73               
Residuals       0    0.00                       
Warning message:
In anova.lm(lm(value ~ variable * speed, mcar.noise)) :
  ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable

我能想出的唯一两个解释:

1:我编码不正确2:文本示例过于"完美",因为他们试图展示清晰的例子

Answer 1

您正在尝试拟合一个模型,该模型为变量*速度的每个组合提供单独的平均值.使用您拥有的数据意味着您根本没有任何复制.当您从每个组中只有一个值时,就像尝试比较两个组一样.

如果你看一下你的anova表中的"Residuals"行,你应该注意到那里你没有任何自由度,你的平方和也是0.如果您认为合适但没有足够的数据来适应具有交互的模型,您可以尝试在没有交互的情况下拟合模型.