2つの線形回帰モデルの比較

2つの異なる条件下でのmRNAの経時的な分解率を表す2つの線形回帰モデルを比較したいと思います。各モデルのデータは個別に収集されました。

これがデータセットです。

時間（時間）ログ（処理A）ログ（処理B）
0 2.02 1.97
0 2.04 2.06
0 1.93 1.96
2 2.02 1.91
2 2.00 1.95
2 2.07 1.82
4 1.96 1.97
4 2.02 1.99
4 2.02 1.99
6 1.94 1.90
6 1.94 1.97
6 1.86 1.88
8 1.93 1.97
8 2.12 1.99
8 2.06 1.93
12 1.71 1.70
12 1.96 1.73
12 1.71 1.76
24 1.70 1.46
24 1.83 1.41
24 1.62 1.42

これらは私のモデルです：

Exp1.A.lm<-lm(Exp1$Time~Exp1$(Treatment A))
Exp1.B.lm<-lm(Exp1$Time~Exp1$(Treatment B))

コール：
lm（式= Exp1 $ Time〜Exp1 $（治療A））

残差：
    最小1Q中央値3Q最大 
-6.8950 -1.2322 0.2862 1.2494 5.2494 

係数：
                   標準の見積もり エラーt値Pr（> | t |）    
（切片）74.68 6.27 11.91 2.94e-10 ***
Exp1 $（処理A）-36.14 3.38 -10.69 1.77e-09 ***
---
シグニフ。コード：0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '。' 0.1 '' 1

残差標準誤差：19自由度で2.97
複数のR二乗：0.8575、調整済みR二乗：0.85 
F統計：14.3と1 DFで114.3、p値：1.772e-09

コール：
lm（式= Exp1 $ Time〜Exp1 $（治療B））

残差：
   最小1Q中央値3Q最大 
-7.861 -3.278 -1.444 3.222 11.972 

係数：
                      標準の見積もり エラーt値Pr（> | t |）    
（切片）88.281 16.114 5.478 2.76e-05 ***
Exp1 $（治療B）-41.668 8.343 -4.994 8.05e-05 ***
---
シグニフ。コード：0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '。' 0.1 '' 1

残差標準誤差：19自由度で5.173
複数のR二乗：0.5676、調整済みR二乗：0.5449 
F統計：1と19 DFで24.94、p値：8.052e-05

これら2つのモデルを比較するために、次のコードを使用しました。

anova(Exp1.A.lm,Exp1.B.lm)

分散分析表

モデル1：Exp1 $ Time〜Exp1 $ Exp1 $（治療A）
モデル2：Exp1 $時間〜Exp1 $ Exp1 $（処理B）
  Res.Df RSS Df Sq F Pr（> F）の合計
1 19 167.60                      
2 19 508.48 0 -340.88

私の質問は、ANOVA分析がF統計量とp.valを示さない理由です。これがナイーブな質問であるかどうか、私の謝罪

異なる勾配に基づいて、これらの2つのモデルでは劣化の速度が異なりますが、この違いが統計的にどれほど重要であるかを知りたいと思います。これが理にかなっているといいのですが。

AとBを新しい列として1つの長い列にデータを設定すると、回帰モデルを、連続時間変数と名目上の「実験」変数（A、B）を持つGLMとして実行できます。ANOVAの出力は、パラメーター間の違いの重要性を示します。「切片」は一般的な切片であり、「実験」係数は実験間の切片間の差（実際には全体の平均）を反映します。「時間」係数は一般的な勾配となり、交互作用は実験に関する差です。斜面に。

私はチート（？）を認め、最初に2つのパラメーターセットとそのエラーを取得するためにモデルを個別に実行し、次に結合モデルを実行して処理の違い（ケースAとB）を取得する必要があります...

ANOVA分析では、F統計量とp。値は表示されません。これは、両方のモデルの残余自由度が同じ（つまり19）であり、差を取るとゼロになるためです。F検定を実行するには、差をとった後に少なくとも1つの自由度が必要です。