मेरा नाम ह्यूग है, और मैं कुछ खोजपूर्ण विश्लेषण करने के लिए सामान्यीकृत एडिटिव मॉडल का उपयोग करके पीएचडी छात्र हूं।
मुझे यकीन नहीं है कि एमजीसीवी पैकेज से आने वाले पी-मूल्यों की व्याख्या कैसे करें और मेरी समझ की जांच करना चाहते हैं (मैं संस्करण 1.7-29 का उपयोग कर रहा हूं, और साइमन वुड के प्रलेखन में से कुछ से परामर्श किया है)। मैंने पहले अन्य सीवी प्रश्नों की तलाश की, लेकिन सबसे अधिक प्रासंगिक सामान्य रीग्रेशन्स के बारे में प्रतीत होते हैं, विशेष रूप से GAM पी-वैल्यू के बारे में नहीं।
मुझे पता है कि GAM के लिए बहुत सारे तर्क हैं, और पी-मान केवल अनुमानित हैं। लेकिन मैं सिर्फ यह देखने के लिए सरल शुरू कर रहा हूं कि क्या मेरे कोवरिएट्स के लिए कोई "सिग्नल" है। उदाहरण के लिए:
Y ~ s (a, k = 3) + s (b, k = 3) + s (c, k = 3) + s (d, k = 3) + s (e, k = 3)
चिकनी शर्तों के अनुमानित पी-मान:
s (a) = 0.000473
s (b) = 1.13e-05
s (c) = 0.000736
s (d) = 0.887579
s (e) = 0.234017
R R (समायोजित) = 0.62 Deviance समझाया = 63.7%
GCV स्कोर = 411.17 स्केल स्केल। = 390.1 n = 120
मैंने प्रारूपण के कारण df कॉलम आदि को काट दिया। मैं प्रत्येक covariate के लिए पी-मानों की व्याख्या कर रहा हूं कि क्या इसी सुचारू कार्य से मॉडल अवमूल्यन में कमी आती है, जहां p 0 के अशक्त मॉडल के तहत कम से कम 'अपेक्षाकृत अनुमानित' के रूप में डेटा प्राप्त करने की संभावना है।
इसका मतलब यह होगा कि (जैसे कि अल्फा = 0.05 के साथ) स्मूथ फ़ंक्शंस ने "d" & "e" बनाम एक अशक्त मॉडल के लिए विचलन को कम नहीं किया, जबकि उन्होंने अन्य शब्दों के लिए किया। इसलिए (डी) और (ई) प्रतिगमन में महत्वपूर्ण जानकारी नहीं जोड़ते हैं, और समझाया गया विचलन नीचे है (ए) (बी) (सी)?
किसी भी सलाह की बहुत सराहना की जाएगी, और आपके शोध के साथ शुभकामनाएं।