ログ関数を使用した GLM 正規分布のこの結果を解釈する手助けをしてもらえますか?
GLM初心者なので、どなたか理解を助けてくれませんか？モデルが適合しているかどうか、許容できるかどうかなど、教えてください。
ありがとう
消費者・市場調査データの探索と可視化マスカスタマイゼーションRe: log 関数を使用した GLM 法線のこの結果を解釈するのを手伝ってくれませんか?親愛なる@Bivariateウォンバット、説明できませんが、どこに助けがあるかは知っています。
コミュニティで GLM を検索できます。
またはスクリプト インデックスで GLM を検索し、例を調べます。
または「?」を使用します。ツールを押して質問の項目を押すと、jmp.com でコンテキスト ヘルプが表示されます。
幸運を！
Re: log 関数を使用した GLM 法線のこの結果を解釈するのを手伝ってくれませんか?フィットのレポートのごく一部しか表示していません。 モデル全体のテストとは、基本モデルと比較して、全体として提案したモデルが重要であることです。 検定は、データが与えられたパラメータの尤度に基づいています。 尤度は、基本モデルとモデル全体の両方について計算され、比率で比較されます。 この統計量は、帰無仮説の下でカイ 2 乗分布を持ちます。
適合度レポートは、2 つの新しい洞察を提供します。 ピアソン統計は、応答の分散が完全には考慮されていないことを意味する「過分散」をテストする別のカイ 2 乗統計です。 モデルは高い分散を示しています。 Deviance カイ 2 乗は、当てはまらないかどうかのテストです。 完全なモデルの可能性を「飽和モデル」の可能性と比較します。 モデルの適合度が大幅に不足しています。
過分散と逸脱のカイ 2 乗が同じであることは奇妙に思えます。 使用しているデータとモデルについて詳しく教えてください。
GLM に慣れていない場合、なぜ GLM を使用するようになったのですか?
