[問題] 複回歸的 model P-value

看板Statistics作者時間14年前 (2011/08/25 23:31), 編輯推噓0(0推 0噓 10→)
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glm(Y ~ X1 + X2 + X3) X1 簡單回歸的 P-value = 0.05 = CWER [ Y~X1 ] X2 簡單回歸的 P-value = 0.04 = CWER [ Y~X2 ] X3 簡單回歸的 P-value = 0.03 = CWER [ Y~X3 ] 假設 X1~X3 之間都獨立 且都對 Y 具備顯著的預測能力 Model error 可否用 bonferroni correction 估計? (如下) ---------------------------------------------------- Model error = FWER = 1 - Π(1-CWER) = 1 - (1-0.05)*(1-0.04)*(1-0.03) = 1 - 0.95*0.96*0.97 = 0.11536 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.113.239.247 ※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (08/25 23:32) ※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (08/25 23:32) ※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (08/25 23:32) ※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (08/25 23:33)
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雖然不清楚你的用途, 如果你的目的是在建立一個類似
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p-value 的 index 的話, 那拿 model error 來比較大小可能
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沒有太大的意義
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是因為可能犯的錯太多 讓這個p-value沒用嗎?
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以下 xi 的 p-value 稱為 pi, model errer 稱為 p, 舉例:
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p1=.051, p2=.051, p3=.0001, => p=.09948906
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p1=.04 , p2=.04 , p3=.03 , => p=.106048
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很難講這兩個 p 值哪一個比較好, 因為 p 值無法代表 y 被
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x1 x2 x3 共同解釋的程度
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※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (08/29 13:09)
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看起來你想做的是global test,那麼F-test就符合你的需要
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