B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) 代表什么意思

这是一个二元逻辑回归模型的输出结果。其中：

- B代表自变量的系数估计值（也称为回归系数），它表示因变量（响应变量）在自变量变化一个单位时的变化量。
- S.E.代表B的标准误（Standard Error），用来衡量B的稳定性和精确性。
- Wald统计量用于检验B是否显著不为0。
- df表示自由度（degree of freedom），在此处表示模型中自变量的个数。
- Sig.表示Wald统计量的显著性水平（也称为P值）。如果显著性水平小于0.05，则认为该系数是显著的。
- Exp(B)表示自变量的指数回归系数，它代表因变量的比例增长率。例如，如果Exp(B)=2，则表示自变量每增加1个单位，因变量增长2倍。
- 95% C.I.for EXP(B)表示指数回归系数的置信区间。例如，95% C.I.for EXP(B)=[1.2, 2.8]表示有95%的把握认为指数回归系数在1.2到2.8之间。

相关问题

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1a 民族三分类 4.555 2 .103 民族三分类(1) .261 .123 4.533 1 .033 1.298 1.021 1.651 民族三分类(2) .152 .122 1.556 1 .212 1.165 .917 1.479

这是一个 logistic 回归的结果输出，其中包含了参数估计值、标准误、Wald 统计量、自由度、显著性水平、指数化的参数估计值以及指数化参数估计值的置信区间。该模型中考虑了一个分类变量“民族三分类”，并将其分为两个二元变量（因为有三个分类，所以要分成两个二元变量）。结果显示，第一个二元变量（民族三分类（1））的系数为0.261，标准误为0.123，Wald统计量为4.533，自由度为1，显著性水平为0.033，指数化的参数估计值为1.298，95%的置信区间为[1.021, 1.651]；第二个二元变量（民族三分类（2））的系数为0.152，标准误为0.122，Wald统计量为1.556，自由度为1，显著性水平为0.212，指数化的参数估计值为1.165，95%的置信区间为[0.917, 1.479]。根据结果可以看出，民族分类（1）对因变量的影响是显著的，而民族分类（2）对因变量的影响则不显著。

Error in wald.test(res.cox, term = "SII_cat") : could not find function "wald.test"

这个错误提示是因为 R 语言中没有名为 `wald.test` 的函数，很可能是因为你没有正确加载相关的包或者函数名称拼写错误。

可以尝试通过以下步骤来解决问题：

1. 检查是否已经安装了 `lmtest` 包，这个包中包含了 `wald.test` 函数。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("lmtest")

2. 如果已经安装了 `lmtest` 包，那么可以尝试加载该包：

library(lmtest)

3. 确认函数名是否拼写正确，如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装 `lmtest` 包，或者查找其他的替代函数。