У меня есть следующая формула: glm1 <- glm(y ~ g1 + g2, data = fish, family = binomial)
y - это биноминальная переменная: num 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 ... # Существует (1) или нет (0) fi sh. g1 : Коэффициент w / 4 уровня "1", "2", "3", "4": 1 2 1 1 4 1 2 1 1 3 ... # Уровень реки. g2 : число 808 1110 754 421 568 535 570 690 668 556 ... # осаждение (мл).
length(y)
>150
length(g1)
>150
length(g2)
>150
Чтобы проверить гомоскедастичность, я попытался:
bartlett.test(split(y, list(g1,g2))) #Then I get this:
>Error in bartlett.test.default(split(y, list(g1, :
> there must be at least 2 observations in each group. #I think it's strange, because I've 3 vectors at the formula.
Но моя формула y ~ g1 + g2, тогда:
bartlett.test(y ~ g1+g2, data=fish) #Then I get this:
>Error in fligner.test.formula(y ~ g1 + :
> 'formula' should be of the form response ~ group
Я также пробовал другие тесты:
leveneTest(y ~ g1+g2) #Then I get this:
>Error in leveneTest.formula(y ~ g1 + g2, data = fish) :
> Levene's test is not appropriate with quantitative explanatory variables.
Наконец, я попробовал это:
fligner.test(split(y, list(g1,g2)))
>Error in fligner.test.default(split(y, list(g1, :
> all groups must contain data #Again, I think it's strange, because I've 3 vectors at the formula
1. Обязательно ли, чтобы и g1, и g2 были факторами (категориальными переменными) для проверки гомоскедастичности? 2. Как гомоскедастичность может быть проверена в такой формуле, как моя (y-num ~ g1-factor + g2-num) с Бартлеттом, Левеном и Флинджером?
Заранее благодарю за помощь.