R语言中获取hosmer-lemeshow检验P值

在R语言中，可以使用`hoslem.test`函数来进行Hosmer-Lemeshow检验，并且该函数会返回P值。

例如，假设你有一个二元逻辑回归模型`model`，可以使用以下代码获取该模型的Hosmer-Lemeshow检验P值：

library(ResourceSelection)
hl <- hoslem.test(model$fitted.values, model$y)
hl$p.value

其中，`model$fitted.values`是模型的预测值，`model$y`是模型的实际观测值。运行以上代码后，`hl$p.value`即为Hosmer-Lemeshow检验的P值。

相关问题

#Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 import statsmodels.api as sm # 构造样本数据 y_test=np.array(y_test) y_svc_proba=np.array(y_svc_proba) #随机森林 # 将数据按照预测值从小到大排序 order_svc = y_svc_proba.argsort() #随机森林 y_test_order_svc = y_test[order_svc] y_svc_proba_order_svc = y_svc_proba[order_svc] # 将数据分为10组 n_groups = 10 group_size = len(y_test_order_svc) // n_groups groups_svc = [] for i in range(n_groups): groups_svc.append((y_test_order_svc[i*group_size:(i+1)*group_size], y_svc_proba_order_svc[i*group_size:(i+1)*group_size])) # 计算每个组的实际观测值和模型预测值之间的差异 g = np.zeros(n_groups) e = np.zeros(n_groups) for i in range(n_groups): g[i] = groups_svc[i][0].mean() e[i] = groups_svc[i][1].mean() # 使用statsmodels库进行拟合优度检验 hl = sm.stats.diagnostic.het_breuschpagan(y_test_order_svc - y_svc_proba_order_svc, np.column_stack((y_svc_proba_order_svc, np.ones(len(y_test_order_svc))))) print("Hosmer-Lemeshow test statistic: {:.3f}, p-value: {:.3f}".format(hl[0], hl[1]))

这段代码实现了随机森林模型的 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验。首先，将预测结果按照从小到大的顺序排序，然后将数据分为10组。接着，计算每个组的实际观测值和模型预测值之间的差异，并使用 statsmodels 库进行拟合优度检验。最终输出 Hosmer-Lemeshow test statistic 和 p-value。

GOF拟合优度检验R语言

在R语言中，可以使用`goftest`包来进行GOF（Goodness-of-Fit）拟合优度检验。这个包提供了多种方法来检验给定数据集的拟合优度。

首先，你需要安装`goftest`包，可以使用以下命令安装：

install.packages("goftest")

安装完成后，可以使用以下代码进行GOF拟合优度检验：

library(goftest)

# 将你的数据存储在一个向量或数据框中，假设为data
# 假设你使用了逻辑回归模型并获得了预测概率值
# 假设预测概率值存储在一个向量中，假设为predicted_prob

# 使用hoslem.test函数进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验
hoslem.test(data, predicted_prob)

这个函数将返回拟合优度检验的结果，包括卡方统计量和对应的p值。根据p值的显著性水平，你可以判断模型在给定数据集上的拟合优度是否显著。

需要注意的是，这里假设你已经进行了逻辑回归模型的拟合，并获得了预测概率值。如果你还没有进行逻辑回归建模，那么你需要先进行模型的建立和训练，然后再进行拟合优度检验。

请根据你的具体数据和问题，将上述代码进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128123573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于拟合优度的频谱感知技术研究](https://download.csdn.net/download/weixin_38655347/14820607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]