hoslem.test函数
时间: 2024-06-03 15:12:53 浏览: 17
`hoslem.test()` 函数用于对比观测值与预测值的拟合度,判断一个统计模型的拟合程度是否良好。它的返回值是一个包含以下四个元素的列表:
- `value`:统计量,如果值较小则表示拟合程度较好。
- `p.value`:p值,用于衡量统计量的显著性。
- `df`:自由度。
- `observed`:观测值的频数。
该函数在R的`DescTools`包中,需要先安装并加载该包才能使用。具体用法可以参考该包的官方文档。
相关问题
R语言hoslem.test函数的参数
hoslem.test函数是用于评估一个二元分类模型的拟合程度的函数,参数包括:
- observed: 一个长度为 n 的向量,存储观测到的响应(0 或 1)。
- fitted: 一个长度为 n 的向量,存储模型对观测到的响应的预测值(概率或分数)。
- g: 模型中分类的数量,通常为 2。
- plot: 一个逻辑值,指示是否绘制 Hosmer-Lemeshow 检验的图形。
- ... : 其他参数。
> hl <- hoslem.test(fit0$fitted.values, fit0$y) Error in quantile.default(yhat, probs = seq(0, 1, 1/g)) : (unordered) factors are not allowed
这个错误提示是因为`fit0$y`是一个无序的因子变量,而`hoslem.test`函数需要传入连续的数值型变量。
你可以先将`fit0$y`转换为数值型变量,再进行Hosmer-Lemeshow检验。假设`fit0$y`是一个二元变量,可以使用以下代码将其转换为数值型变量:
```
fit0$y <- as.numeric(levels(fit0$y))[fit0$y]
```
然后再运行`hoslem.test`函数即可,例如:
```
hl <- hoslem.test(fit0$fitted.values, fit0$y)
hl$p.value
```
请注意,上述代码仅适用于二元变量。如果`fit0$y`是多元变量,需要根据具体情况进行转换。