假设我们希望使用两个变量来构建模型:

set.seed(10239)
x <- rnorm(seq(1,100,1))
y <- rnorm(seq(1,100,1))
model <- lm(x~y)

class(model)
# [1] "lm"

summary(model)
#
# Call:
# lm(formula = x ~ y)
#
# Residuals:
#      Min       1Q   Median       3Q      Max
# -3.08676 -0.63022 -0.01115  0.75280  2.35169
#
# Coefficients:
#             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) -0.07188    0.11375  -0.632    0.529
# y            0.06999    0.12076   0.580    0.564
#
# Residual standard error: 1.117 on 98 degrees of freedom
# Multiple R-squared:  0.003416,    Adjusted R-squared:  -0.006754
# F-statistic: 0.3359 on 1 and 98 DF,  p-value: 0.5635

您如何绘制model对象的F分布?

最佳答案

如果检查模型str(summary(model))的摘要的结构,您会注意到,可以通过调用summary(model)$fstatistic找到感兴趣的F分布的参数。列表中的第一个元素是F统计量,接下来的两个元素是分子自由度和分母自由度(按此顺序)。因此,要绘制F分布,请尝试以下操作

df <- summary(model)$fstatistic
curve(df(x, df1 = df[2], df2 = df[3]), from = 0, to = 100)

或者,您也可以从模型本身获取感兴趣的F分布的参数。分子自由度比模型中系数的数量少一,分母自由度是观察总数,比模型中系数的数量少一。
df1 <- length(model$coefficients) - 1
df2 <- length(model$residuals) - df1 - 1
curve(df(x, df1 = df1, df2 = df2), from = 0, to = 100)

07-24 14:23