मैं R का उपयोग करते हुए कई लॉजिस्टिक रिग्रेशन पर काम कर रहा हूं glm। भविष्यवक्ता चर निरंतर और श्रेणीबद्ध होते हैं। मॉडल के सारांश का एक उद्धरण निम्नलिखित दिखाता है:
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150
Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 .
BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743
...
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
विश्वास अंतराल:
2.5 % 97.5 %
(Intercept) 0.10969506 1.863217e+03
Age 0.99565783 1.142627e+00
BMI 0.80089276 1.064256e+00
...
विषम अनुपात:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 1.159642e+01 11.464683 2.7310435 1.370327
Age 1.059155e+00 1.035269 5.2491658 1.102195
B 9.254228e-01 1.073477 0.3351730 1.315670
...
पहला आउटपुट दिखाता है कि महत्वपूर्ण है। हालांकि, लिए विश्वास अंतराल में मूल्य 1 शामिल है और लिए अंतर अनुपात 1 के बहुत करीब है। पहले आउटपुट से महत्वपूर्ण पी-मूल्य क्या है? है परिणाम या नहीं के एक भविष्यवक्ता?
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यह केवल 10% आत्मविश्वास स्तर पर महत्वपूर्ण है, लेकिन आत्मविश्वास अंतराल 5% हैं।
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निक सब्बे
तो 10% के लिए विश्वास अंतराल 1 तो शामिल नहीं होगा?
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सब्रेवुल्फी
पी-मान (अंतिम कॉलम पहली तालिका) मौका है कि प्राप्त परिणाम या इससे भी बदतर हो जाएगा यदि अशक्त परिकल्पना सच थी। विश्वास अंतराल एक ऐसा क्षेत्र है जो 95% समय में सही मूल्य रखता है। यदि यह परिकल्पित सही मूल्य नहीं रखता है, तो सबसे अधिक 5% संभावना है कि हमें प्राप्त परिणाम या बदतर होगा, यदि परिकल्पना सच है। तो इससे आपका p- मान 5% से कम होगा। पी-वैल्यू और विश्वास अंतराल (आंकड़े 101) के बीच बहुत करीबी रिश्ता है। लेकिन संक्षेप में: हाँ, 10% के लिए CI में 1. शामिल होंगे
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निक सब्बे
ऐसा प्रतीत होता है कि आप रैखिकता ग्रहण कर रहे हैं। यह कैसे उचित है?
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फ्रैंक हारेल