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R version 4.4.2 (2024-10-31) -- "Pile of Leaves"
Copyright (C) 2024 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu
R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under certain conditions.
Type 'license()' or 'licence()' for distribution details.
R is a collaborative project with many contributors.
Type 'contributors()' for more information and
'citation()' on how to cite R or R packages in publications.
Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.
[Previously saved workspace restored]
>
> ###################################################
> ### chunk number 2: setup
> ###################################################
> set.seed(290875)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 3: thuesen:ex
> ###################################################
> data("thuesen", package = "ISwR")
> thuesen <- thuesen[!is.na(thuesen[,"short.velocity"]),]
> thuesen.lm <- lm(short.velocity ~ blood.glucose, data = thuesen)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 4: lm-coef-vcov
> ###################################################
> betahat <- coef(thuesen.lm)
> Vbetahat <- vcov(thuesen.lm)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 5: lm-C
> ###################################################
> C <- diag(2)
> Sigma <- diag(1 / sqrt(diag(C %*% Vbetahat %*% t(C))))
> t <- Sigma %*% C %*% betahat
> Cor <- Sigma %*% (C %*% Vbetahat %*% t(C)) %*% t(Sigma)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 6: corr
> ###################################################
> Cor
[,1] [,2]
[1,] 1.0000000 -0.9230802
[2,] -0.9230802 1.0000000
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 7: lm-partial
> ###################################################
> library("mvtnorm")
> thuesen.df <- nrow(thuesen) - length(betahat)
> q <- sapply(abs(t), function(x)
+ 1 - pmvt(-rep(x, 2), rep(x, 2), corr = Cor,
+ df = thuesen.df))
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 8: lm-partial
> ###################################################
> delta <- rep(0, 2)
> myfct <- function(x, conf) {
+ lower <- rep(-x, 2)
+ upper <- rep(x, 2)
+ pmvt(lower, upper, df = thuesen.df, corr = Cor,
+ delta, abseps = 0.0001)[1] - conf
+ }
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 9: lm-partial
> ###################################################
> u <- uniroot(myfct, lower = 1, upper = 5, conf = 0.95)$root
> round(u, 3)
[1] 2.229
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 10: lm-C2
> ###################################################
> rownames(C) <- names(betahat)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 11: lm-mcp
> ###################################################
> library("multcomp")
Loading required package: survival
Loading required package: TH.data
Loading required package: MASS
Attaching package: ‘TH.data’
The following object is masked from ‘package:MASS’:
geyser
> thuesen.mc <- glht(thuesen.lm, linfct = C)
> summary(thuesen.mc)
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Fit: lm(formula = short.velocity ~ blood.glucose, data = thuesen)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) == 0 1.09781 0.11748 9.345 1e-08 ***
blood.glucose == 0 0.02196 0.01045 2.101 0.0645 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 12: lm-confint
> ###################################################
> confint(thuesen.mc)
Simultaneous Confidence Intervals
Fit: lm(formula = short.velocity ~ blood.glucose, data = thuesen)
Quantile = 2.23
95% family-wise confidence level
Linear Hypotheses:
Estimate lwr upr
(Intercept) == 0 1.097815 0.835837 1.359793
blood.glucose == 0 0.021963 -0.001348 0.045274
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 13: lm-confint
> ###################################################
> summary(thuesen.mc, test = adjusted(type = "Westfall"))
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Fit: lm(formula = short.velocity ~ blood.glucose, data = thuesen)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) == 0 1.09781 0.11748 9.345 1e-08 ***
blood.glucose == 0 0.02196 0.01045 2.101 0.0479 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- Westfall method)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 14: warpbreaksBoxplot
> ###################################################
> plot(breaks ~ tension, data = warpbreaks,
+ varwidth = TRUE, main = "", xlab = "Tension", ylab = "Breaks")
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 15: aov-fit
> ###################################################
> warpbreaks.aov <- aov(breaks ~ tension, data = warpbreaks)
> summary(warpbreaks.aov)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
tension 2 2034 1017.1 7.206 0.00175 **
Residuals 51 7199 141.1
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 16: contr-1
> ###################################################
> glht(warpbreaks.aov, linfct = mcp(tension = "Tukey"))
General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Linear Hypotheses:
Estimate
M - L == 0 -10.000
H - L == 0 -14.722
H - M == 0 -4.722
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 17: contr-2
> ###################################################
> glht(warpbreaks.aov,
+ linfct = mcp(tension = c("M - L = 0",
+ "H - L = 0",
+ "H - M = 0")))
General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: User-defined Contrasts
Linear Hypotheses:
Estimate
M - L == 0 -10.000
H - L == 0 -14.722
H - M == 0 -4.722
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 18: contr-3a
> ###################################################
> contr <- rbind("M - L" = c(-1, 1, 0),
+ "H - L" = c(-1, 0, 1),
+ "H - M" = c( 0, -1, 1))
> contr
[,1] [,2] [,3]
M - L -1 1 0
H - L -1 0 1
H - M 0 -1 1
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 19: contr-3c
> ###################################################
> glht(warpbreaks.aov, linfct = mcp(tension = contr))
General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: User-defined Contrasts
Linear Hypotheses:
Estimate
M - L == 0 -10.000
H - L == 0 -14.722
H - M == 0 -4.722
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 20: contr-3
> ###################################################
> glht(warpbreaks.aov,
+ linfct = cbind(0, contr %*% contr.treatment(3)))
General Linear Hypotheses
Linear Hypotheses:
Estimate
M - L == 0 -10.000
H - L == 0 -14.722
H - M == 0 -4.722
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 21: trt-contr
> ###################################################
> contr.treatment(3)
2 3
1 0 0
2 1 0
3 0 1
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 22: out-1
> ###################################################
> warpbreaks.mc <- glht(warpbreaks.aov,
+ linfct = mcp(tension = "Tukey"))
> names(warpbreaks.mc)
[1] "model" "linfct" "rhs" "coef" "vcov"
[6] "df" "alternative" "type" "focus"
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 23: out-2
> ###################################################
> warpbreaks.mc$model
Call:
aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Terms:
tension Residuals
Sum of Squares 2034.259 7198.556
Deg. of Freedom 2 51
Residual standard error: 11.88058
Estimated effects may be unbalanced
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 24: out-3
> ###################################################
> warpbreaks.mc$linfct
(Intercept) tensionM tensionH
M - L 0 1 0
H - L 0 0 1
H - M 0 -1 1
attr(,"type")
[1] "Tukey"
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 25: out-4
> ###################################################
> warpbreaks.mc$rhs
[1] 0 0 0
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 26: out-5
> ###################################################
> warpbreaks.mc$coef
(Intercept) tensionM tensionH
36.38889 -10.00000 -14.72222
> warpbreaks.mc$vcov
(Intercept) tensionM tensionH
(Intercept) 7.841564 -7.841564 -7.841564
tensionM -7.841564 15.683128 7.841564
tensionH -7.841564 7.841564 15.683128
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 27: out-6
> ###################################################
> warpbreaks.mc$df
[1] 51
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 28: out-7
> ###################################################
> warpbreaks.mc$alternative
[1] "two.sided"
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 29: out-7
> ###################################################
> warpbreaks.mc$type
[1] "Tukey"
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 30: summary-1
> ###################################################
> summary(warpbreaks.mc)
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
M - L == 0 -10.000 3.960 -2.525 0.03846 *
H - L == 0 -14.722 3.960 -3.718 0.00145 **
H - M == 0 -4.722 3.960 -1.192 0.46308
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 31: summary-1a
> ###################################################
> warpbreaks.res <- summary(warpbreaks.mc)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 32: summary-1b
> ###################################################
> warpbreaks.res$test$pvalues
[1] 0.038404929 0.001441352 0.463068525
attr(,"error")
[1] 0.0001839626
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 33: summary-2
> ###################################################
> summary(warpbreaks.mc, test = Ftest())
General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Linear Hypotheses:
Estimate
M - L == 0 -10.000
H - L == 0 -14.722
H - M == 0 -4.722
Global Test:
F DF1 DF2 Pr(>F)
1 7.206 2 51 0.001753
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 34: summary-3
> ###################################################
> summary(warpbreaks.mc, test = univariate())
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
M - L == 0 -10.000 3.960 -2.525 0.014717 *
H - L == 0 -14.722 3.960 -3.718 0.000501 ***
H - M == 0 -4.722 3.960 -1.192 0.238614
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Univariate p values reported)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 35: summary-4
> ###################################################
> summary(warpbreaks.mc, test = adjusted(type = "bonferroni"))
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
M - L == 0 -10.000 3.960 -2.525 0.0442 *
H - L == 0 -14.722 3.960 -3.718 0.0015 **
H - M == 0 -4.722 3.960 -1.192 0.7158
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- bonferroni method)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 36: summary-4
> ###################################################
> summary(warpbreaks.mc, test = adjusted(type = "single-step"))
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
M - L == 0 -10.000 3.960 -2.525 0.03852 *
H - L == 0 -14.722 3.960 -3.718 0.00144 **
H - M == 0 -4.722 3.960 -1.192 0.46308
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 37: sci-1
> ###################################################
> warpbreaks.ci <- confint(warpbreaks.mc, level = 0.95)
> warpbreaks.ci
Simultaneous Confidence Intervals
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Quantile = 2.4135
95% family-wise confidence level
Linear Hypotheses:
Estimate lwr upr
M - L == 0 -10.0000 -19.5581 -0.4419
H - L == 0 -14.7222 -24.2803 -5.1641
H - M == 0 -4.7222 -14.2803 4.8359
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 38: sci-2
> ###################################################
> plot(warpbreaks.ci, main = "", ylim = c(0.5, 3.5),
+ xlab = "Breaks")
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 39: warpbreaksCI
> ###################################################
> plot(warpbreaks.ci, main = "", ylim = c(0.5, 3.5), xlab = "Breaks")
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 40: sci-3
> ###################################################
> cbon <- qt(1-0.05/6, 51)
> cbon
[1] 2.475514
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 41: sci-4
> ###################################################
> confint(warpbreaks.mc, calpha = cbon)
Simultaneous Confidence Intervals
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: aov(formula = breaks ~ tension, data = warpbreaks)
Quantile = 2.4755
95% confidence level
Linear Hypotheses:
Estimate lwr upr
M - L == 0 -10.0000 -19.8035 -0.1965
H - L == 0 -14.7222 -24.5257 -4.9187
H - M == 0 -4.7222 -14.5257 5.0813
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 42: warpbreaksCLD
> ###################################################
> warpbreaks.cld <- cld(warpbreaks.mc)
> plot(warpbreaks.cld)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 43: cld-1
> ###################################################
> warpbreaks.cld <- cld(warpbreaks.mc)
>
>
> ###################################################
> ### chunk number 44: cld-2
> ###################################################
> plot(warpbreaks.cld)
>
> sessionInfo()
R version 4.4.2 (2024-10-31)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu
Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
Matrix products: default
BLAS: /usr/local/lib/R/lib/libRblas.so
LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.11.0
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time zone: Europe/Berlin
tzcode source: system (glibc)
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] multcomp_1.4-26 TH.data_1.1-2 MASS_7.3-61 survival_3.7-0
[5] mvtnorm_1.3-2
loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_4.4.2 zoo_1.8-12 Matrix_1.7-1 tools_4.4.2
[5] sandwich_3.1-1 codetools_0.2-20 splines_4.4.2 grid_4.4.2
[9] lattice_0.22-6
>
> proc.time()
user system elapsed
0.678 0.068 0.798
|
