[英]How can I use my principle component 1 (from PCA) as an axis in a hierchical regression analysis?
我希望在分層回歸分析中使用來自 PCA 的 PC1 來解釋 R 中的其他變化。這可能嗎?
我在 R 中使用以下代碼運行了我的 pca
pca<- prcomp(my.data[,c(57:62)], center = TRUE,scale. = TRUE)
summary(pca)
str(pca)
fviz_eig(pca)
fviz_pca_ind(pca,
col.ind = "cos2", # Color by the quality of representation
gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
repel = TRUE # Avoid text overlapping
)
ggbiplot(pca)
print(pca)
#some results!
Rotation (n x k) = (4 x 4):
PC1 PC2 PC3
EC 0.5389823 -0.4785188 0.0003197419
temp 0.4787782 0.3590390 0.7913858440
pH 0.5495125 -0.3839466 -0.2673991595
DO. 0.4222624 0.7033461 -0.5497326925
PC4
EC 0.6931938
temp -0.1247834
pH -0.6921840
DO. 0.1574569
現在我希望在我的模型中使用 PC1 作為變量
像這樣的東西 m0<- lm(Rel.abund.rotifers~turb+chl.a+PC1,data=my.data)
非常感謝任何幫助!
使用pca$x
提取組件分數,使用cbind()
將它們添加到您的 dataframe,然后運行您的 model。使用mtcars
的示例:
pca <- prcomp(mtcars[, 3:6])
mtcars2 <- cbind(mtcars, pca$x)
m0 <- lm(mpg ~ cyl + PC1, data = mtcars2)
summary(m0)
Call:
lm(formula = mpg ~ cyl + PC1, data = mtcars2)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.1424 -2.0289 -0.7483 1.3613 6.9373
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 27.99508 4.80433 5.827 2.56e-06 ***
cyl -1.27749 0.77169 -1.655 0.1086
PC1 -0.02275 0.01010 -2.251 0.0321 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.008 on 29 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7669, Adjusted R-squared: 0.7508
F-statistic: 47.71 on 2 and 29 DF, p-value: 6.742e-10
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