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R语言之模型Ⅱ回归——Reduced major axis regression

已有 9992 次阅读 2017-6-29 18:13 |个人分类:软件|系统分类:科研笔记| R语言-模型2回归

  模型Ⅱ回归适用于在回归方程中两个变量都是随机时,即不由研究人员控制时,应使用该回归,其具体包括:ordinaryleast squares (OLS), major axis(MA), standard major axis (SMA), and ranged major axis (RMA),我们这里说的RMA实为SMA

下面是关于该类回归的一些操作,这里采用两组数据

#需要使用lmodel2:下载并导入

 install.packages”lmodel2”

 library (lmodel2)

#导入数据,自行导入。

result<- lmodel2(y~ x, data=你的数据名字, nperm=99)

result #第一组的结果

result1<- lmodel2(y~ x, data=你的数据名字, nperm=99)

result1#第二组的结果


  到这里,关于这样的回归已经做完,SMA这一项就是我们说需要的压轴回归所需的结果,但是往往在我们常用的时候还需要加图,比如在生物学Rensch法则等研究中常需要作图,下面是作图的命令,

#先做散点图,这里作图以做两组数据散点图和直线为例子

  plot(x, y, pch=16)#括号里面可以添加点的类型大小等命令,按照自己的意愿

  par(new=TRUE)#这一命令是让下一组的散点落在同一图框里的命令

  plot(x1,y1

#添加线,关于result$regression.results[3,2]这个是自动识别result是模型2结果的截距,后面直接识别斜率,也可以自己在后面跟着写线类型等命令

  abline(result $regression.results[3,2], result$regression.results[3,3],lty=1, lwd=2)

  abline(result1$regression.results[3,2], result1$regression.results[3,3],lty=, lwd= )

这样就完成了模型2回归,并且做出相应的图

!!在这里顺便介绍一个小软件,是RMA software,这个专门做模型2回归RMA的,不能画图只能出结果,并且把自己的数据,Y保存在第一列,X保存在第二列就可以了以文本文档的形式保存与小程序保存在一起,运行后输入文本名字(我一般保存为1,直接输入1并enter就可)后,再确定运行,这样就出来结果。

由于笔者水平有限,文中的错误之处以及被复杂化的部分,还请各位读者指正。



https://wap.sciencenet.cn/blog-3327833-1063689.html


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1 李海亮

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