问题描述
我是 R 的初学者，对于任何误解和拼写错误，我深表歉意。我正在尝试对测量进行统计分析，该测量是时间、纵向数据的函数。统计学家告诉我用反向方法进行多元回归，以找出哪个自变量对测量没有影响。请参阅下面的示例数据结构，
| 时间 | 材质 | 变量 | 温度 | 潮湿 | 声音 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | X | 3.1 | 23 | 2 | 8 |
| 2 | X | 2.8 | 23 | 2 | 8 |
| 3 | X | 2.8 | 23 | 2 | 8 |
| 4 | X | 2.2 | 23 | 2 | 8 |
| 1 | Y | 4.9 | 27 | 2 | 12 |
| 2 | Y | 5.2 | 27 | 2 | 12 |
| 3 | Y | 3,8 | 27 | 2 | 12 |
| 4 | Y | 1.1 | 27 | 2 | 12 |
总结数据，变量（Variable）为每种材料（Material），即材料X测量四秒（时间），每种材料类型在一定且恒定的环境影响下测量。此外，由于我们不断测量数据，环境影响和变量与时间相互作用。我想使用多元回归模型找出哪些环境影响对变量有/没有影响。
请看下面我的代码，
output <- lm(Variable~TemP*Time+Humid*Time+Sound*Time,data = dt)
summary(output)
step(output,direction="backward")
我不确定如何将材料类型分配给变量（相关测量）和专用自变量，即温度。例如，材料 X 在温度为 23 度、湿度为 2% 且声音分贝为 8 的情况下连续记录四秒钟。类似地，材料 Y 使用恒定的独立变量（即温度为 27 度）进行测量。请注意，X 和 Y 材料在相同的设置中进行了测试，以评估振动变量。第二个问题，variable 是否也应该与 Time 交互，比如这个应用的 Varialble*Time？
下面给出的所有输入都是数字，除了 Material 是分类的。
感谢您的宝贵时间和支持。
此致，
蒂姆
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）