Matematikcentrum Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 VT14, lp4 Laboration 4 Regressionsanalys 2014-05-21/23
Syftet med laborationen är att vi skall bekanta oss med lite av de funktioner som finns i R för att utföra korrelations- och regressionsanalys. När ni arbetat er igenom laborationshandledningen kan ni fortsätta med projektet. Introduktion Regressionsanalys i R Genom hela introduktionen ställs frågor i anslutning till analyserna. Kortfattade svar finns i slutet på introduktionen. Vi skall börja med att göra en regressionsanalys på följande datamaterial: Datamaterial: För 6 torskar har vi värden på variablerna Längd (cm) och Ålder (år). Längd (cm) Ålder (år) 15 1 30 2 35 3 50 4 55 5 60 6 Kan vi påvisa något samband (linjärt) mellan längd och ålder? Går det alltså avgöra åldern med hjälp av fiskens längd. Inläsning av data. Börja med att mata in data till R. Lägg in värdena i en data.frame, som du döper till torskar, med värdena i två kolumner: Längd och Ålder. torskar <- data.frame(längd=c(15,30,35,50,55,60), Ålder=c(1,2,3,4,5,6)) Datamaterialet skall alltså innehålla 2 kolumner med 6 värden i varje kolumn. a) Beskrivning av data. Börja nu med en grafisk beskrivning av sambandet genom att rita ett spridningsdiagram med Ålder på x-axeln och Längd på y-axeln: plot(torskar$ålder, torskar$längd) Ser det ut som om det kan finnas ett linjärt samband? b) Korrelationer. Vi börjar med att beskriva sambandet mellan variablerna med hjälp av korrelationskoefficienten. Beräkna Pearson's korrelationskoefficient med R's inbyggda funktion cor(...) och testa om den är skild från noll med cor.test(...): cor(torskar$ålder, torskar$längd) cor.test(torskar$ålder, torskar$längd) Tyder resultaten på att det finns något linjärt samband mellan Längd och Ålder? c) Enkel linjär regression. Vi skall nu undersöka hur sambandet mellan variablerna ser ut genom att anpassa en rät linje till data. Kommandot lm(y ~ x) (lm står för linear model) anpassar en linjär modell för den beroende variabeln y som funktion av en eller flera förklarande variabler x. Sedan kan vi få ut olika egenskaper hos modellen och skattningarna med ytterligare kommandon:
modell <- lm(längd ~ Ålder, data=torskar) modell # skattningarna av beta0 och beta1 summary(modell) # ger mer information, t.ex. signifikanser för skattnigarna confint(modell) # Konfidensintervallet för skattnigarna av beta0 och beta1 Genomför analysen. Identifiera följande mått i utskriften: r korrelationskoefficienten, r 2 förklaringsgraden, s residualspridningen, de skattade koefficienterna med standardfel, t-test och konfidensintervall. För att få den skattade regressionslinjen utritad i figuren ni skapade i 1 a) kan du använda kommandot: abline(modell) d) Prognoser och konfidensintervall. Om man vill använda sin regressionsmodell för att göra prognoser så kan detta enkelt göras efter att man skattat modellen. I R kan man prediktera i samma datamaterial som man använde för att skatta modellen. Då får man en prediktion för varje individ=rad. Man kan också mycket enkelt ange en helt annan uppsättning individer som man vill prediktera för istället. Det är praktiskt när man t.ex. vill rita ut konfidensintervall och prediktionsintervall snyggt. # vi vill prediktera för en ålderssekvens i steg om halvår: 0.5, 1.0, 1.5,, 7.0, 7.5: x0 <- data.frame(ålder=seq(0.5,7.5,0.5)) mu0konf <- predict(modell, x0, interval= confidence ) # konfidensintervall mu0pred <- predict(modell, x0, interval= prediction ) # prediktionsintervall cbind(x0, mu0pred) Vad blir prognosen för längden för en sju år gammal torsk? Vad blir prognosintervallet? För att få intervallen utritade i figur ritar vi linjer med våra prediktionsåldrar på x-axeln och tillhörande intervallgränser på y-axeln. Vi vill dessutom rita konfidensintervallet som streckade blå linjer och prediktionsintervallet som prickade röda: lines(x0$ålder, mu0konf[, lwr ], col= blue, lty=2) # undre (lower) gränsen lines(x0$ålder, mu0konf[, upr ], col= blue, lty=2) # övre (upper) gränsen lines(x0$ålder, mu0pred[, lwr ], col= red, lty=3) lines(x0$ålder, mu0pred[, upr ], col= red, lty=3) e) Kontroll av förutsättningar. Vi skall nu kontrollera två av de antagandensom finns i analysen. För det första antagandet om att slumpfelen skall vara normalfördelade och för det andra antagandet om lika varians. Residualerna beräkna med kommandot res <- residuals(modell) Undersök nu om residualerna är normalfördelade genom att göra en QQ-plot (i R används kommandot qqnorm(res)) eller genom att plottta residualerna i ett normalfördelnigspapper, använd R- funktionen normplot(res). Du kan behöva installera ett paket som heter nsrfa för att få tillgång till funktionen normplot(). Antagandet om lika varianser (konstant spridning kring linjen) kan vi undersöka genom att plotta residualerna mot Ålder. Gör det! plot(torskar$ålder, res) Kan du se några strukturer i figuren?
Datamaterial: Bradfordmetoden. I laborationen Proteinbestämning enligt Bradfordmetoden i kursen cellbiologi undersöktes absorbansen hos prov med olika spädningar av Bovint Serum Albumin (BSA)-standard. Prov med 0-10 μg protein spädes till 100 μl med vatten och två prover förberedes per koncentration. Data för en laborationsgrupp finns i filen Labbdata.RData som du hittar på kursens hemsida. Modell: Enligt Lambert-Beers lag gäller att absorbansen (A) kan beskrivas som en linjär funktion av koncentrationen (c): A=k c där konstanten k beror på ämnets molära absorptionskoefficient vid en viss våglängd samt kyvettens längd. Vid mätningar får man naturligtvis räkna med en viss slumpmässig variation, en rimlig modell är att absorbansen vid mätning nr i, Ai, beskrivs linjärt av koncentrationen ci plus ett slumpmässigt fel e i : Ai = β0 + β1 ci + ei där ei är oberoende och normalfördelad slumpfel med väntevärdet 0 och standardavvikelsen σ. Här motsvaras konstanten β1 av den tidigare k medan β0 är absorbansen i den lösning som BSA:n är löst i. a) Undersök på labbdata om den linjära regressionsmodellen ovan är rimlig att anpassa. b) Hur mycket ökar absorbansen då man ökar koncentrationen en enhet? Ange ett 95 % konfidensintervall för denna storhet c) Vad är genomsnittlig absorbans för prov med koncentration 50 (mg/l). Ange ett 95 % konfidensintervall för denna storhet. Tips: skapa en ny data.frame( ) och använd predict( ). x50<-data.frame(koncentration=c(50)) mu50konf<-predict(modell2,x50,interval="confidence") d) Vi har ett prov med koncentration 50 (mg/l). Ange ett 95 % prediktionsintervall för absorbansen i just detta prov. e) Huvudsyftet med mätningarna var att erhålla en standardkurva för hur absorbansen påverkas av koncentrationen. Anta att vi på ett prov med okänd koncentration c0 uppmätte absorbansen 0.43. En skattning av c0 kan vi få fram genom att lösa ut x ur sambandet 0.43 = β0 + β1 x så här (om den anpassade modellen sparats i variabeln modell2): beta0 <- modell2$coefficients[1] beta1 <- modell2$coefficients[2] c0 <- (0.43 beta0) / beta1 Vad blev den skattade koncentrationen? f) Man skulle också vilja ha ett intervall som uppskattar inom vilka gränser c0 kan ligga ett sådant intervall kallas kalibreringsintervall. Tyvärr kan man inte få det direkt i R. Däremot kan man få en uppfattning om hur brett intervallet är eftersom kalibreringsintervallet är omvändningen till prediktionsintervallet. Om vi beräknar prediktionsintervallet för ett antal koncentrationer kan vi sedan undersöka för vilka koncentrationer som intervallet gränser blir den uppmätta absorbansen 0.43. Vi börjar med att beräkna prediktionsintervallet för koncentrationerna 0, 1,, 100 och rita upp dem samt den linje, y=0.43, som vi vill hitta skärningarna till: x0 <- data.frame(koncentration=seq(0,100)) mu0pred <- predict(modell2, x0, interval= prediction ) plot(labbdata$koncentration, Labbdata$absorbans, ylim=c(0.35, 0.5)) abline(modell2) lines(x0$koncetration, mu0pred[, lwr ], col= red, lty=3) lines(x0$koncetration, mu0pred[, upr ], col= red, lty=3)
abline(h=0.43) # horisontell linje på y=0.43 Vi kan försöka hitta skärningarna i figuren men eftersom vi har sparat beräkningarna av prediktionsgränserna kan vi leta där istället. Vi skriver ut koncentrationerna och tillhörande prediktionsintervall: cbind(x0, mu0pred) Leta upp det koncentrationsvärde där övre prediktionsgränsen upr är lika med 0.43 (vi kan kalla det c_lwr eftersom det kommer att bli undre gränsen i kalibreringsintervallet). Leta också upp det koncentrationsvärde där undre prediktionsgränsen lwr är lika med 0.43 (vi kallar denna koncentration för c_upr). c_lwr <-? # skriv dit ditt avlästa värde istället för? c_upr <-? # skriv dit ditt avlästa värde istället för? För att se hur det fungerade lägger vi till kalibreringsintervallet i figuren: abline(v=c_lwr) # vertikal linje på x=c_lwr abline(v=c_upr) # vertikal linje på x=c_upr Vad blev kalibreringsintervallet? Är det användbart? Svar: 1. b) Ja! rp = 0.982 => p=0.000 Det finns ett samband c) r = 0.982; r2 = 0.964; s = 3.651; β0=9.333 (3.399); β1=9.000 (0.873); t=10.311; p=0.000 d) Prognos vid åldern 7 år = 72.33; PI 58.5 86.2 e) NF: Njä;Konstant varians: Ej helt lätt att bedöma (få värden) 2. b) 0.0008 intervall: 0.00063 0.0011 c) KI 0.425 0.441 d) PI 0.407 0.459 e) c0 skattas till 47 mg/l f) Intervallet skattas till 15 78; tämligen brett. Sammanfattning R cor(x, y) Korrelationskoefficient cor.test(x, y) Test för korrelationskoefficient lm(y ~ x) regression av y som funktion av x lm(y ~ x, data=dataframen som innehåller x och y) i ett visst datamaterial summary(modell) skattningar, signifikanser, etc, confint(modell) konfidensintervall för parametrarna predict(modell, x0) prediction av förväntat värde när x=x0 predict(modell, x0, interval= confidence ) med konfidensintervall predict(modell, x0, interval= prediction ) med prediktionsintervall residuals(modell) residualer