如何访问素食函数envfit生成的整个模型的R平方值？
如何访问素食函数envfit生成的整个模型的R平方值？
提问于 2019-11-07 13:14:31
我正在使用无约束排序(PCA或NMDS)分析一些微生物组数据，然后使用素食软件包中的envfit函数对环境向量进行拟合。envfit的输出包括envfit模型中包含的每个矢量或因子的r2值，但我感兴趣的是所有矢量/因子所解释的总变化量，而不仅仅是独立变量。我认为我不能简单地将分配给每个环境变量的R2值相加，因为在由每个环境变量“解释”的微生物群变异中可能存在重叠。但是，似乎没有任何方法可以访问模型的总r2值。
使用一个示例数据集，这是我到目前为止所尝试的：
library(vegan)
library(MASS)
data(varespec, varechem)
library(MASS)
ord <- metaMDS(varespec)
fit <- envfit(ord, varechem, perm = 999)
fit这显示了每个环境变量的r2，但是如何提取整个模型的r2值呢？
我尝试过运行fit$r、attributes(fit)$r和Rsquare.Adj(fit)，但它们都返回NULL。
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发布于 2019-11-08 05:53:41
R平方=解释变化/总变化，或r^2 =1- SSE/SST。对于两个不同的响应，残差将在不同的尺度上，因此计算两个响应的组合R^2是没有意义的。
例如，在经典lm中，它们是单独计算的：
> summary(lm(cbind(mpg,wt) ~.,data=mtcars))
Response mpg :
Call:
lm(formula = mpg ~ cyl + disp + hp + drat + qsec + vs + am +
gear + carb, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.6453 -1.2655 -0.4199 1.6320 5.0843
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 15.57062 19.81294 0.786 0.4403
cyl 0.11982 1.10348 0.109 0.9145
disp -0.01361 0.01212 -1.122 0.2738
hp -0.01122 0.02246 -0.500 0.6223
drat 1.32726 1.71312 0.775 0.4467
qsec 0.09428 0.66944 0.141 0.8893
vs 0.66770 2.22845 0.300 0.7673
am 2.90074 2.17590 1.333 0.1961
gear 1.18650 1.56061 0.760 0.4552
carb -1.32912 0.63321 -2.099 0.0475 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.816 on 22 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.845, Adjusted R-squared: 0.7816
F-statistic: 13.33 on 9 and 22 DF, p-value: 5.228e-07
Response wt :
Call:
lm(formula = wt ~ cyl + disp + hp + drat + qsec + vs + am + gear +
carb, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.40769 -0.18831 0.00012 0.15204 0.50382
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.879401 2.098183 -0.419 0.679189
cyl -0.062246 0.116858 -0.533 0.599603
disp 0.007252 0.001284 5.649 1.11e-05 ***
hp -0.002763 0.002378 -1.162 0.257792
drat -0.145385 0.181419 -0.801 0.431483
qsec 0.195613 0.070893 2.759 0.011445 *
vs -0.094189 0.235992 -0.399 0.693653
am -0.102418 0.230427 -0.444 0.661045
gear -0.142945 0.165268 -0.865 0.396411
carb 0.304068 0.067056 4.535 0.000163 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.2983 on 22 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9341, Adjusted R-squared: 0.9071
F-statistic: 34.63 on 9 and 22 DF, p-value: 5.944e-11在本例中，您必须为每个环境变量计算每个R^2
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58742327
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