R: In ANOVA .lm(g): ANOVA f检验在基本完全拟合上是不可靠的

Question

我正在将在线指南与旧文本配对以学习R(第182页- http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf)。当我使用来自R的包中的数据时(如教程示例中)，没有问题。但是，当我使用文本中的数据时，我总是不以f值和警告结束。

看一看:

data into a data.frame:

car.noise <- data.frame( speed = c("idle", "0-60mph", "over 60"), chrysler = c(41,65,76), 
bmw = c(45,67,72), ford = c(44,66,76), chevy = c(45,66,77), subaru = c(46,76,64))

检查data.frame:

car.noise
    speed chrysler bmw ford chevy subaru
1    idle       41  45   44    45     46
2 0-60mph       65  67   66    66     76
3 over 60       76  72   76    77     64

融化data.frame:

mcar.noise<- melt(car.noise, id.var="speed")

check melt data.frame

> mcar.noise
     speed variable value
1     idle chrysler    41
2  0-60mph chrysler    65
3  over 60 chrysler    76
4     idle      bmw    45
5  0-60mph      bmw    67
6  over 60      bmw    72
7     idle     ford    44
8  0-60mph     ford    66
9  over 60     ford    76
10    idle    chevy    45
11 0-60mph    chevy    66
12 over 60    chevy    77
13    idle   subaru    46
14 0-60mph   subaru    76
15 over 60   subaru    64

执行方差分析并得到警告:

> anova(lm(value ~ variable * speed, mcar.noise))
Analysis of Variance Table
Response: value 
               Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
variable        4    6.93    1.73               
speed           2 2368.13 1184.07               
variable:speed  8  205.87   25.73               
Residuals       0    0.00                       
Warning message:
In anova.lm(lm(value ~ variable * speed, mcar.noise)) :
  ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable

我能想到的唯一两个解释:

1:我编码错误2:文本示例太"完美"了，因为它们试图显示清晰的示例

Answer 1

您正在尝试拟合一个模型，该模型为可变*速度的每个组合提供单独的平均值。对于你所拥有的数据，这意味着你根本没有任何复制。这就像试图比较两组，而每组中只有一个值。

如果你看一下方差分析表中的"残差"行，你应该注意到你在那里没有任何自由度，你的平方和也是0。如果你觉得合适，你可以尝试在没有交互的情况下拟合模型，但你没有足够的数据来拟合具有交互的模型。