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?
时间: 2023-12-09 09:06:41 浏览: 31
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。
相关问题
model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, family = binomial)各个都是什么意思、
这行代码是用来拟合一个广义线性模型(Generalized Linear Model,简称GLM)。具体来说,它表示的是:
1. y ~ x1 + x2:使用y作为因变量,x1和x2作为自变量,建立一个线性模型。
2. data = data:指定数据集为data。
3. family = binomial:指定模型的误差分布为二项分布,这是因为y是一个二元变量(只有0和1两种取值)。
因此,这行代码的含义是:在数据集data中,使用x1和x2作为解释变量,y作为响应变量,拟合一个二项式广义线性模型。
其中,glm()函数是用来拟合GLM模型的函数,它的第一个参数是一个公式,用来指定模型的形式。数据集可以通过第二个参数data指定,而family参数用来指定模型的误差分布。在这个例子中,我们使用了二项分布作为误差分布。
model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data,family = binomial),如果换成多元的,family = binomial怎么变
如果要将这个二项式广义线性模型转换成多项式广义线性模型,只需要将family参数的取值从binomial改为multinomial或者mlogit即可。
multinomial用于多分类问题,其中因变量有三个以上的类别,而mlogit则用于多项Logit模型,用于处理多元分类问题。
以下是一个示例代码,演示了如何拟合一个多项式广义线性模型:
```
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 拟合多项式广义线性模型
model <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data, family = multinomial)
# 计算对数似然值
logLik(model)
```
在上面的代码中,我们使用glm函数拟合了一个多项式广义线性模型,其中因变量y有三个以上的类别,自变量有x1、x2和x3。我们将family参数设为multinomial,以指定模型的误差分布为多项式分布。最后,我们使用logLik函数计算了这个模型的对数似然值。