He hecho estos dos modelos:
(model1 <- summary(lm(mpg ~ drat + wt + cyl, mtcars)))
Call:
lm(formula = mpg ~ drat + wt + cyl, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.2944 -1.5576 -0.4667 1.5678 6.1014
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 39.7677 6.8729 5.786 3.26e-06 ***
drat -0.0162 1.3231 -0.012 0.990317
wt -3.1947 0.8293 -3.852 0.000624 ***
cyl -1.5096 0.4464 -3.382 0.002142 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.613 on 28 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8302, Adjusted R-squared: 0.812
F-statistic: 45.64 on 3 and 28 DF, p-value: 6.569e-11
(model2 <- summary(lm(mpg ~ wt + cyl + drat, mtcars)))
Call:
lm(formula = mpg ~ wt + cyl + drat, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.2944 -1.5576 -0.4667 1.5678 6.1014
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 39.7677 6.8729 5.786 3.26e-06 ***
wt -3.1947 0.8293 -3.852 0.000624 ***
cyl -1.5096 0.4464 -3.382 0.002142 **
drat -0.0162 1.3231 -0.012 0.990317
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.613 on 28 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8302, Adjusted R-squared: 0.812
F-statistic: 45.64 on 3 and 28 DF, p-value: 6.569e-11
Tengo entendido que R utiliza la partición "secuencial" para la varianza en mpg
. Así que en model1
, drat
debe estar sin ajustar, wt
debe ajustarse para drat
y cyl
debe ajustarse para drat
y wt
. En model2
, wt
debe estar sin ajustar, cyl
debe ajustarse para wt
y drat
debe ajustarse para wt
y cyl
.
Sin embargo, los coeficientes de cada modelo parecen ser exactamente los mismos, lo que sugiere que los coeficientes no se están ajustando en absoluto. ¿No se están ajustando los coeficientes en absoluto?