이 사이트에서 다중 회귀 분석을 하면
Relative Importance of Predictor Variables 막대그래프가 나오는데, 각 변수의 weights를 구해서 그래프를 그리는 것으로 추정됩니다.
1. 이그래프를 논문 result에 넣고 싶은데 그래프 도출(통계) 방법을 어떻게 기술해야 할지 고민입니다. (통계 방법이나 R코드가 어떻게 되는지 알고 싶습니다.)
(multiple logistic regression analysis 을 시행한 Nature에 실린 논문:
"We used AICc-based model averaging to assess the relative importance of predictor variables."로 기술하고 있고 그래프도 유사합니다.)
2. 이 그래프에서의 %값 = partial R제곱/total R제곱=각각 variable의 relative weight인가요?
좋은 사이트에서 많이 배워갑니다.
감사합니다^^ 늘 건강하세요 선생님:)
Comment 2
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cardiomoon
2016.07.13 11:14
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Ikarus86
2016.07.13 11:25
네 교수님 감사합니다^^
이 부분은 제가 만든 코드는 아니고 Robert I. Kabacoff의 R in action(2nd edition) p209 - 211 에 있는 내용을 약간 modification 하여 만든 부분입니다. 다음은 이 부분에 대한 설명입니다.
A new method called relative weights shows significant promise. The method closely approximates the average increase in R-square obtained by adding a predictor variable across all possible submodels (Johnson, 2004; Johnson and Lebreton, 2004; LeBreton and Tonidandel, 2008). A function for generating relative weights is provided in the next listing.
relweights <- function(fit,...){ R <- cor(fit$model) nvar <- ncol(R) rxx <- R[2:nvar, 2:nvar]
rxy <- R[2:nvar, 1] svd <- eigen(rxx) evec <- svd$vectors ev <- svd$values delta <- diag(sqrt(ev)) lambda <- evec %*% delta %*% t(evec)
lambdasq <- lambda ^ 2
The code in listing 8.16 is adapted from an SPSS program generously provided by Dr. Johnson. See Johnson (2000, Multivariate Behavioral Research, 35, 1–19) for an explanation of how the relative weights are derived.
도움이 되시길 바랍니다.^^