model.full=glm(ST~ARA+ASSET+ATO+GROWTH+LEV+ROA+SHARE,family=binomial(link=logit),data=a)以上代码的显著性水平是多少？

以上代码是在R中使用广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）拟合一个二项式回归模型，其中因变量为ST，自变量包括ARA、ASSET、ATO、GROWTH、LEV、ROA和SHARE。由于该模型的系数是通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）方法得到的，因此需要进行假设检验来确定每个自变量对因变量的显著性。

可以使用summary()函数来查看每个自变量的z值和对应的p值，例如：

summary(model.full)

其中，z值代表每个系数除以其标准误后得到的值，p值代表在零假设下，该系数的值不显著的概率。通常，如果p值小于0.05，则可以认为该系数在统计上是显著的，即与因变量之间存在显著的关系。如果p值大于0.05，则可以认为该系数不显著，即与因变量之间不存在显著的关系。

因此，需要查看每个自变量的p值，才能确定其显著性水平。

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for(i in 1:nsimu){ aa=data[order(runif(ss)),] A0=aa[c(1:ss0),] A1=aa[-c(1:ss0),] model.1=glm(是否点击 ~ 平台编码+ 竞拍底价 + 是否为全插屏广告 + 手机运营商 + 网络状况 + 设备制造商 + 时段 ,family=binomial(link=logit),data=A0) model.2=glm(是否点击 ~ 平台编码+ 竞拍底价 + 是否为全插屏广告 + 设备制造商 + 时段 ,family=binomial(link=logit),data=A0) model.3=glm(是否点击 ~ 是否为全插屏广告 ,family=binomial(link=logit),data=A0) pred.1=predict(model.1,A1) pred.2=predict(model.2,A1) pred.3=predict(model.3,A1) Y=A1$是否点击 auc.1=roc(Y,pred.1)$auc auc.2=roc(Y,pred.2)$auc auc.3=roc(Y,pred.3)$auc AUC[i,]=c(auc.1,auc.2,auc.3) }

这段代码中，首先通过`order(runif(ss))`来产生一个长度为`ss`的随机序列，然后使用该序列对原始数据`data`进行随机重排，得到一个新的数据集`aa`。接着，将`aa`按照`ss0`的比例分成两个数据集`A0`和`A1`，用`A0`来训练模型，用`A1`来测试模型预测结果。其中，`是否点击`为因变量，`平台编码`、`竞拍底价`、`是否为全插屏广告`、`手机运营商`、`网络状况`、`设备制造商`、`时段`为自变量。接着，使用`glm`函数来建立三个不同的逻辑回归模型，分别为`model.1`、`model.2`、`model.3`。其中，`model.1`包含所有自变量，`model.2`去掉了`手机运营商`和`网络状况`两个变量，`model.3`只包含`是否为全插屏广告`一个变量。使用`predict`函数对`A1`数据集进行预测，得到三个模型的预测结果`pred.1`、`pred.2`、`pred.3`。接着使用`roc`函数计算出三个模型的AUC值，存放在`AUC`矩阵中的第`i`行。这个过程将重复运行`nsimu`次，得到三个模型的AUC值的分布情况。

#MEPS DATA Hexpend<-read.csv("HealthExpend.csv") #导入数据 # CHECK THE NAMES,DIMENSION IN THE FILE AND LIST THE FRIST names(Hexpend) dim(Hexpend) Hexpend[1:8,] attach(Hexpend) n<-dim(Hexpend)[1] POSEXP<-seq(0,0,length=n) for(i in 1:n){ if(EXPENDIP[i]!=0)POSEXP[i]=1} # ALTERNATIVE - FIT A GENERALIZED LINEAR MODEL; PosExpglm = glm(POSEXP~GENDER,family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglm) logLik(PosExpglm) summary(POSEXP) # FULL LOGIT MODEL PosExpglmFull=glm(POSEXP~AGE+GENDER +factor(RACE)+factor(REGION)+factor(EDUC)+factor(PHSTAT)+factor(ANYLIMIT)+factor(INCOME)+factor(insure), family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglmFull) logLik(PosExpglmFull) Gender<-as.factor(GENDER) PosExpglmFull=glm(POSEXP~AGE+C(Gender,base=1) +as.factor(RACE)+as.factor(REGION)+as.factor(EDUC)+as.factor(PHSTAT)+as.factor(ANYLIMIT)+as.factor(INCOME)+as.factor(insure), family=binomial(link=logit)) summary(PosExpglmFull)

这段代码是在 R 语言中导入名为 HealthExpend.csv 的数据集，并进行一些数据清洗和统计分析。具体来说，这段代码首先使用 read.csv() 函数导入数据，然后使用 names() 和 dim() 函数查看数据集的变量名和维度，再使用 attach() 函数将数据集附加到工作环境中，方便后续的操作。

接下来，代码使用一个 for 循环，将数据集中 EXPENDIP 变量不为0的观测值对应的 POSEXP 变量赋值为1，其余观测值为0。这样处理后，POSEXP 变量就成为了一个二元变量，表示是否有医疗支出。这个操作是为了方便后续建立的二元 logistic 回归模型。

代码接着使用 glm() 函数建立了一个二元 logistic 回归模型，用于探究性别对医疗支出的影响。这个模型的因变量是 POSEXP，自变量是 GENDER。模型假设因变量服从二项分布，使用对数几率函数（logit）作为连结函数。summary() 函数用于输出模型的结果，包括每个自变量的系数估计、标准误、z 值、p 值等。logLik() 函数用于计算模型的对数似然值。

接下来，代码使用 glm() 函数建立了一个包含多个自变量的二元 logistic 回归模型，用于探究各个因素对医疗支出的影响。这个模型的因变量仍然是 POSEXP，自变量包括 AGE、GENDER、RACE、REGION、EDUC、PHSTAT、ANYLIMIT、INCOME 和 insure。其中，GENDER、RACE、REGION、EDUC、PHSTAT、ANYLIMIT、INCOME 和 insure 都被转换成了因子变量，方便进行回归分析。这个模型同样假设因变量服从二项分布，使用对数几率函数作为连结函数。summary() 函数和 logLik() 函数同样用于输出模型的结果。