lrtest结果得到的p值是0.82,这代表什么
时间: 2024-03-04 21:48:28 浏览: 40
在LR检验中,p值表示一个假设的统计显著性水平。在这种情况下,p值为0.82,这意味着我们不能拒绝零假设,即模型1和模型2之间没有显著的差异。通常,如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则我们可以拒绝零假设并得出结论,即两个模型之间存在显著差异。因此,这个p值告诉我们,我们不能得出模型2比模型1更好的结论。
相关问题
lrtest结果怎么看
在回归分析中,lrtest指的是对模型整体的拟合优度进行假设检验。其原假设为:模型的拟合优度不如更复杂的模型(即存在遗漏变量)。在进行lrtest之前,需要先估计两个模型,一个为原模型,另一个为更复杂的模型。
进行lrtest时,会输出一个p值,如果p值小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即认为更复杂的模型拟合优度更好。如果p值大于显著性水平,则接受原假设,即认为原模型已足够好,不需要引入更多的变量。
总之,lrtest的结果需要根据p值来判断,p值小于显著性水平则拒绝原假设,更复杂的模型更好;p值大于显著性水平则接受原假设,原模型已足够好。
lrtest函数的结果能否看出哪个模型更好
`lrtest()`函数会返回两个模型的似然比和P值,但是不能直接看出哪个模型更好。通常情况下,我们认为P值小于0.05意味着两个模型之间存在显著差异,但是这并不能说明哪个模型更好。因此,我们需要进一步进行模型比较和选择。
在进行coxph模型比较和选择时,常用的指标包括AIC、BIC、C-index等。其中,AIC和BIC的数值越小,说明模型的拟合程度越好;C-index是一种用于衡量模型预测准确度的统计量,取值范围在0到1之间,值越大说明模型的预测准确度越高。
因此,在进行模型比较和选择时,我们需要综合考虑多种指标,并结合实际情况进行分析。
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