Porównanie dwóch modeli za pomocą funkcji anova () w języku R

Z dokumentacji dla anova():

Po podaniu sekwencji obiektów „anova” testuje modele względem siebie w podanej kolejności ...

Co to znaczy testować modele ze sobą? A dlaczego kolejność ma znaczenie?

Oto przykład z samouczka GenABEL :

    >  modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1))
    >  modelDom = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=2))
    >  modelRec = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=3))
     anova(modelAdd, modelGen, test="Chisq")
    Analysis of Variance Table

    Model 1: qt ~ as.numeric(snp1)
    Model 2: qt ~ snp1
      Res.Df  RSS Df Sum of Sq Pr(>Chi)
    1   2372 2320                      
    2   2371 2320  1    0.0489     0.82
     anova(modelDom, modelGen, test="Chisq")
    Analysis of Variance Table

    Model 1: qt ~ I(as.numeric(snp1) >= 2)
    Model 2: qt ~ snp1
      Res.Df  RSS Df Sum of Sq Pr(>Chi)
    1   2372 2322                      
    2   2371 2320  1      1.77     0.18
     anova(modelRec, modelGen, test="Chisq")
    Analysis of Variance Table

    Model 1: qt ~ I(as.numeric(snp1) >= 3)
    Model 2: qt ~ snp1
      Res.Df  RSS Df Sum of Sq Pr(>Chi)  
    1   2372 2324                        
    2   2371 2320  1      3.53    0.057 .
    ---
    Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Jak interpretować ten wynik?

Kiedy używasz anova(lm.1,lm.2,test="Chisq"), wykonuje test Chi-kwadrat, aby porównać lm.1i lm.2(tj. Sprawdza, czy zmniejszenie rezydualnej sumy kwadratów jest statystycznie znaczące, czy nie). Zauważ, że to ma sens tylko wtedy, gdy lm.1i lm.2to modele zagnieżdżone.

$\alpha=0.05$$\alpha=0.1$

Sprawdź ANOVA dla modelu liniowego Pasuje również.