Hallo, kann mir jemand helfen, sowohl Pearson als auch Deviance Goodness of Fit Test im Kontext von Poissons Regression zu interpretieren? Ich versuche festzustellen, ob X = Anzahl der Faktoren (auch bekannt als medizinische Artikel, die bei einem Patienten verwendet werden, kann die Verweildauer in Tagen (Y) bestimmen. Mein Gesamtmodell ist bedeutend, meine gute Passform jedoch nicht. Siehe unten, außerdem sollte ich beachten, dass sowohl mein Intercept- als auch mein x-Parameter von Bedeutung sind
Danke dir
#STATISTIKEN
Es gibt zwei Tests für die Passgenauigkeit. Beide schätzen eine Chi-Quadrat-Stichprobenstatistik. Sie basieren beide auf der Änderung der negativen Log-Wahrscheinlichkeit zwischen dem vollständigen Modell (angepasst) und dem gesättigten Modell. Ein signifikanter Test zeigt einen Mangel an Passform an. Der Pearson-Test ist älter.
Die Wahl des Alphas (Signifikanzniveau erforderlich) liegt bei Ihnen, aber Ihr Beispiel scheint keine mangelnde Passform aufzuweisen.
Danke dir! Ich wollte nur sicherstellen, dass sie in diesem Fall vom traditionellen Hypothesentest abgewendet wurden und dass Sie keinen signifikanten p-Wert wollten!
@markbailey kann ich dir noch eine frage stellen Bloß mit mir, wenn ich dumm klinge, der Lehrer meiner Statistik schickt mich für eine Schleife ...
Wir haben also den gesamten Modelltest und dann den Goodness of Fit-Test. Mein Lehrer hat impliziert, den Gesamtmodelltest zu verwenden, um die Gesamtsignifikanz für das Modell zu bestimmen. Er sagte auch, wenn er dies tat
Ho: Modell ist nicht signifikant
Ha: Modell ist signifikant
Was hier mit dem, was ich für den Gesamtmodelltest eingerichtet habe, Sinn machen würde und mein p-Wert kleiner als mein Alpha (.05) ist.
Wollen Sie damit sagen, dass ich dann eine andere "Hypothese" verwende, die wie folgt für die Anpassungsgüte aufgestellt ist:
Ho: Das Modell ist statistisch signifikant für die Bestimmung meiner y-Variablen
Ha: Das Modell ist für die Bestimmung meiner y-Variablen NICHT statistisch signifikant.
Weil dies in meinem Kopf und im Kontext meiner Daten die einzige Möglichkeit ist, dass mein gesamter Test die Signifikanz des Modells anzeigt und meine Anpassungsgütestatistik dann eine gute Modellanpassung anzeigt.
