적합도 테스트의 이탈도안녕하세요. 포아송 회귀 분석의 맥락에서 Pearson과 이탈도 적합도 테스트를 해석하는 데 도움을 줄 수 있는 사람이 있습니까? X= 요인의 수(환자에게 사용된 의료 품목이 일수(Y) 단위로 입원 기간을 결정할 수 있는지 확인하려고 합니다. 전체적인 모델은 중요하지만 적합도 통계는 그렇지 않습니다. 아래도 참조하세요. 내 가로채기와 x 매개변수가 모두 중요하다는 점에 유의해야 합니다.
감사합니다
#통계
기본 데이터 분석 및 모델링소비자 및 시장 조사데이터 탐색 및 시각화Re: 이탈도 적합도 검정테스트에 대해 생각하는(즉, 가설을 세우는) 방법에는 여러 가지가 있습니다. 공통 전체 모형 검정에서는 모형이 유의하지 않다고 가정합니다(귀무 가설). 또 다른 방법은 모든 매개변수(상수 제외)가 0이라는 것입니다. 대립 가설은 모든 매개변수가 0이 아니라는 것입니다. 따라서 전체 모델 테스트를 "이 모델의 항 중 중요한 항목이 있습니까?"라는 질문에 답하는 방법으로 생각할 수 있습니다. 물론 개별 용어에 대해 이 질문을 할 수도 있습니다.
적합도 검정은 "반응의 잔차 효과에 대한 모형에서 항이 누락되었다는 증거가 있습니까?"를 묻는 것입니다. 그것은 적합성 부족에 대한 우려입니다. 따라서 검정은 모형이 적합하다고 가정합니다(귀무 가설). 대립 가설은 모형의 분산 부분에 의해 완전히 설명되지 않는 반응의 변동이 있기 때문에 모형이 적합하지 않다는 것입니다. 포화 모형은 적합 모형의 분산과 비교할 수 있도록 분산 추정치를 제공합니다. 그것들은 동일하지 않을 것이지만, 그 차이가 비정상적입니까(통계적으로 유의함)?
아마도 우리는 좋은 모델 대 더 나은 모델에 대해 이야기해야 할 것입니다.
Re: 이탈도 적합도 검정@Mark_Bailey 다른 질문을 해도 될까요? 내가 바보처럼 들리면 나와 함께, 내 스탯의 선생님이 나를 루프로 보내고 있습니다....
그래서 우리는 전체 모델 테스트와 적합도 테스트를 가지고 있습니다. 선생님은 전체 모델 테스트를 사용하여 모델의 전반적인 중요성을 결정한다고 암시했습니다. 그는 또한 이것을 할 때 말했다
Ho: 모델이 중요하지 않습니다.
Ha: 모델이 중요합니다.
여기에서 내가 전체 모델 테스트를 위해 설정한 것과 의미가 있고 내 p-값이 내 알파(.05)보다 작습니다.
그렇다면 내가 적합도에 대해 다음과 같이 설정된 다른 "가설 세트"를 사용한다고 말씀하십니까?
Ho: 모델은 y-변수를 결정하는 데 통계적으로 유의합니다.
Ha: 모델은 y-변수를 결정하는 데 통계적으로 유의하지 않습니다.
내 마음과 내 데이터의 맥락에서 이것이 내 전체 테스트가 모델 유의성을 나타내도록 한 다음 내 적합도 통계가 좋은 모델 적합을 나타내도록 하는 유일한 방법이기 때문입니다.
Re: 이탈도 적합도 검정고맙습니다! 나는 이 경우에 그들이 전통적인 가설 검정에서 뒤집혔고 당신이 유의미한 p-값을 원하지 않는다는 것을 확인하고 싶었습니다!
Re: 이탈도 적합도 검정적합도에 대한 두 가지 테스트가 있습니다. 이 두 가지 가설 검정은 적합도가 양호하다고 가정합니다(귀무 가설). 대립 가설(검정)은 적합성이 부족하다는 것입니다. 둘 다 카이 제곱 표본 통계량을 추정합니다. 둘 다 전체 모델(적합)과 포화 모델 사이의 음의 로그 가능성의 변화를 기반으로 합니다. 유의미한 테스트는 적합성 부족을 나타냅니다. 피어슨 테스트가 더 오래되었습니다.
카이 제곱을 추정하는 두 가지 방법은 매우 유사한 추정치를 산출합니다. 알파(중요한 수준 필요)의 선택은 귀하에게 달려 있지만 귀하의 예는 적합성 부족을 나타내지 않는 것으로 보입니다.
