Giải thích chức năng tóm tắt cho mô hình lm trong R

11

Ý nghĩa của t valuevà Pr(>|t|)khi sử dụng summary()hàm trên mô hình hồi quy tuyến tính trong R là gì?

Coefficients:
                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)                    10.1595     1.3603   7.469 1.11e-13 ***
log(var)                        0.3422     0.1597   2.143   0.0322 *

r regression generalized-linear-model

— itamarbe
nguồn

2

Xem ở đây, câu cuối cùng của đoạn đầu tiên , và ở đây và đây .

— Glen_b -Reinstate Monica

Và để biết lỗi tiêu chuẩn, xem tại đây

— Glen_b -Reinstate Monica

9

Giá trị cột t cho bạn thấy kiểm tra t liên quan đến kiểm tra tầm quan trọng của tham số được liệt kê trong cột đầu tiên. Ví dụ: giá trị t của 7.369 đề cập đến phép thử t của (Chặn) 10.1595 chia cho sai số chuẩn của ước tính đó 1.3603. Pr (> | t |) cung cấp cho bạn giá trị p cho phép thử t đó (tỷ lệ phân phối t tại df đó lớn hơn giá trị tuyệt đối của thống kê t của bạn). 1.11e-13 là ký hiệu khoa học. Các dấu hoa thị theo Pr (> | t |) cung cấp một cách có thể truy cập trực quan để đánh giá xem liệu thống kê có đáp ứng các tiêu chí khác nhau hay không . $\alpha$

— russellpierce
nguồn

4

Tôi không hoàn toàn kiểm tra, nhưng wikipedia có một bài viết hay về giá trị p - về cơ bản giá trị p là cơ hội mà kết quả bạn thấy xảy ra do biến đổi ngẫu nhiên. Thường có giá trị p từ 0,05 trở xuống (được hiểu đại khái là "có 5% cơ hội hoặc ít hơn điều này xảy ra chỉ do biến đổi ngẫu nhiên") được coi là kết quả có ý nghĩa.

— Aerik
nguồn

4

Bởi vì những vấn đề này đã được thảo luận rộng rãi trên trang web này, nên tôi sẽ nói ngắn gọn: (1) giá trị p là xác suất có điều kiện khi giả định giả thuyết null (nó không phải là "cơ hội" vô điều kiện và nó có khả năng tương phản ) và (2) không phải là cơ hội của "kết quả mà bạn đang thấy" - mà trong trường hợp này thực tế là bằng không - mà là cơ hội - theo giả thuyết khống - rằng kết quả của bạn sẽ nằm trong "khu vực quan trọng" đối với kiểm định giả thuyết. Mặc dù điều này có vẻ giống như chọn nit, nhưng nhiều nhầm lẫn có thể phát sinh từ việc hiểu sai ngôn ngữ.

— whuber

2

@whuber - cảm ơn bạn đã dành thời gian để đưa ra một mô tả chính xác và chính xác về giá trị p. Thành thật, tôi chỉ nắm bắt được điều đó, nhưng cố tình đưa ra câu trả lời "ngôn ngữ lỏng lẻo" để giúp người hỏi có được một ý tưởng cơ bản mà không áp đảo anh ta ... dường như rất nhiều thống kê giống như vậy - điều mà một thống kê thực sự nói không phải là sử dụng thân thiện, vì vậy mọi người đưa ra các xấp xỉ thực sự thô dễ tiêu hóa hơn. Tôi nghĩ rằng đó là trong "Six Easy Pieces" mà Feynman đã giải thích về vật lý như thế. "Điều này không chính xác, nhưng đó là một xấp xỉ hữu ích"

— Aerik

1

Thật không may, ngôn ngữ lỏng lẻo dẫn đến rất nhiều hành động sai lầm được thực hiện do một sự hiểu lầm.

— Glen_b -Reinstate Monica