適合テストの逸脱の良さこんにちは、ポアソンの回帰のコンテキストでピアソンと逸脱の両方の適合度検定を解釈するのを手伝ってくれる人はいますか？私は、X =因子の数（別名、患者に使用されている医療アイテムにより、日数（Y）での滞在期間を決定できる）かどうかを判断しようとしています。私の全体的なモデルは重要ですが、適合度の統計は重要ではありません。以下を参照してください。また、切片とxパラメータの両方が重要であることにも注意してください
ありがとうございました
＃統計学
分析その他のRe：適合度テストの逸脱度適合度のテストには2つあります。どちらもカイ二乗標本統計量を推定します。これらは両方とも、完全モデル（適合）と飽和モデルの間の負の対数尤度の変化に基づいています。有意な検定は、適合性の欠如を示します。ピアソンテストは古いです。
アルファ（必要な重要度のレベル）の選択はあなた次第ですが、あなたの例は適合の欠如を示しているようには見えません。
Re：適合度テストの逸脱度ありがとうございました！この場合、それらが従来の仮説検定から反転されていることと、重要なp値が必要ないことを確認したかっただけです。
Re：適合度テストの逸脱度@markbailey別の質問をしてもいいですか？私が馬鹿げているように聞こえたら、私と一緒に裸で、私の統計の先生が私をループに送っています...
つまり、モデル全体のテストと、適合度テストがあります。私の先生は、モデルの全体的な有意性を判断するために、モデル全体のテストを使用することを暗示しています。彼はまたこれをするとき言った
Ho：モデルは重要ではありません
Ha：モデルは重要です
これは、モデル全体のテスト用に設定したもので意味があり、p値はアルファ（.05）よりも小さくなります。
次に、適合度のために次のように設定された別の「仮説のセット」を使用すると言っていますか。
Ho：モデルは私のy変数を決定するために統計的に有意です
Ha：モデルは私のy変数を決定するために統計的に有意ではありません。
私の心とデータのコンテキストでは、これが、テスト全体でモデルが有意であることを示し、適合度統計でモデルの適合度が高いことを示す唯一の方法であるためです。
