如何为 R 中的失拟 F 检验指定一个充满均值和自由度的向量
How to specify a vector full of means with degrees of freedom for a Lack of Fit F-Test in R
目前我正在研究 应用线性模型 $5^{th}$ ed - 作者 Kutner 等人。我正在研究的一个问题是要求我对我的线性模型执行失拟的 F 检验。线性模型就是一个简单的一个参数的线性模型，没什么太麻烦的。
要执行测试，必须评估完整模型和简化模型之间的差异。在当前的交界处，作者声明将完整模型视为 $\hat{\mu_{j}} = \bar{Y_{j}}$。下面的屏幕截图具体说明如下：
简化模型将是简单的线性模型：
我可以在 R 中手动执行此操作，方法是在需要的地方计算必要的值，就像我对其他问题所做的那样。但我正在努力提高我的 R 技能，这就是我的问题所在。
我已经阅读了一些与此相关的其他答案，可以直接在 anova() 函数中进行模型比较。但是我在正确说明我的完整模型以便能够利用 anova() 函数时遇到问题。我考虑过计算数据子组的“均值向量”（我在这里显示只是为了完整性）
但我要 运行 解决 anova() 函数很可能无法正确计算自由度的问题。我的数据集非常小，这种情况似乎一直都会出现。对于庞大的数据集，我认为手动计算事物是不可行的，所以肯定有一种方法可以让我正确地表达我的完整模型，以允许从重复的子组中计算均值。但是我该怎么做呢？是今天的问题。
为了完整和后代，我在姊妹网站上给出了答案，我在以下网站上提出了这个问题：
如果模组认为合适并且不对社区做出贡献，他们可以删除问题。
目前我正在研究 应用线性模型 $5^{th}$ ed - 作者 Kutner 等人。我正在研究的一个问题是要求我对我的线性模型执行失拟的 F 检验。线性模型就是一个简单的一个参数的线性模型，没什么太麻烦的。
要执行测试，必须评估完整模型和简化模型之间的差异。在当前的交界处，作者声明将完整模型视为 $\hat{\mu_{j}} = \bar{Y_{j}}$。下面的屏幕截图具体说明如下：
简化模型将是简单的线性模型：
我可以在 R 中手动执行此操作，方法是在需要的地方计算必要的值，就像我对其他问题所做的那样。但我正在努力提高我的 R 技能，这就是我的问题所在。
我已经阅读了一些与此相关的其他答案，可以直接在 anova() 函数中进行模型比较。但是我在正确说明我的完整模型以便能够利用 anova() 函数时遇到问题。我考虑过计算数据子组的“均值向量”（我在这里显示只是为了完整性）
但我要 运行 解决 anova() 函数很可能无法正确计算自由度的问题。我的数据集非常小，这种情况似乎一直都会出现。对于庞大的数据集，我认为手动计算事物是不可行的，所以肯定有一种方法可以让我正确地表达我的完整模型，以允许从重复的子组中计算均值。但是我该怎么做呢？是今天的问题。
为了完整和后代，我在姊妹网站上给出了答案，我在以下网站上提出了这个问题：
如果模组认为合适并且不对社区做出贡献，他们可以删除问题。