Я выполнил простую линейную регрессию и, используя обобщение (), получил результат двустороннего t-теста, значительно ли коэффициент регрессии отличается от 0.
lmb <- lm(logspec ~ logfreq)
Я бы хотел провести односторонний t-критерий, если регрессионный коэффициент меньше 1.
Я читал в предыдущих темах об использовании offset (), чтобы установить значение сравнения, отличное от 0, но я не уверен, что оно делает то, что мне хотелось бы, чтобы произошло:
t <- lm(logspec ~ logfreq + offset(1*logfreq))
Возможный способ выполнить односторонний t-тест, я считаю, следующий:
res <- summary(lmb)
d <- pt(coef(res)[, 3], lmb$df, lower.tail=FALSE)
В котором верхний хвост представляет интерес и квантили t-распределения вычисляются, но здесь я также не совсем уверен, связано ли это с тем, чего я хотел бы достичь.
Итак, я нашел эти 2 метода, которые нацелены на то, чтобы установить значение сравнения, отличное от 0, и выполнить односторонний t-тест, но я не уверен, являются ли они подходом, и если (и как) я могу объединить оба?