r语言polr函数计算p值

在R语言中，polr()函数是用于进行有序多项数据的逻辑斯蒂回归分析的函数。它可以估计每个预测变量的系数和因子水平之间的顺序关系。

当我们使用polr()函数拟合有序多项数据时，我们可以通过summary()函数来获得模型的统计指标信息，其中之一就是p值。

p值是用于衡量一个统计量或模型中变量的系数是否显著不为零的指标。在polr()函数的输出中，每个预测变量的系数后面通常会有一个星号(*)，表示该系数的p值小于0.05（或者根据设定的显著性水平）。

通常，我们关注p值小于0.05的系数，因为它们被视为统计显著。这意味着我们可以拒绝该系数等于零的原假设，并认为该系数对因变量有显著的影响。相反，如果p值大于0.05，则我们不能拒绝原假设，即该系数对因变量的影响可能不显著。

总之，polr()函数返回的结果中，p值可以帮助我们判断模型中每个预测变量的系数是否显著。但需要注意的是，p值只是一个指标，而不是唯一的决策依据，我们还应该综合考虑其他统计指标来对模型的结果进行评估。

相关问题

如何用R语言实现有序逻辑回归的P，OR值，95%置信区间

在R语言中，可以使用 `polr()` 函数来拟合有序逻辑回归模型，并使用 `summary()` 函数来获取模型的P值和OR值。要计算系数的置信区间，可以使用 `confint()` 函数。

下面是一个示例代码，用于拟合有序逻辑回归模型并计算P值，OR值和置信区间：

# 加载 MASS 包
library(MASS)

# 读取数据
mydata <- read.csv("mydata.csv")

# 拟合有序逻辑回归模型
model <- polr(response ~ predictor, data = mydata)

# 获取模型的P值和OR值
summary(model)

# 计算系数的置信区间
confint(model, level = 0.95)

其中，`response` 和 `predictor` 分别是因变量和自变量的列名，`mydata` 是数据框对象。

`summary()` 函数将返回模型的P值和OR值，其中，P值用于衡量预测变量在不同类别之间的差异显著性，OR值用于衡量预测变量对因变量的影响程度。`confint()` 函数计算系数的置信区间，并指定置信水平为95%。

R语言中，有序逻辑回归要求哪个指标的P值大于0.05代表平行性检验合格？

在R语言中，有序逻辑回归模型的平行性检验可以使用`polr()`函数进行，其中的平行性检验是基于威尔克森秩和检验（Wald test）实现的。在进行平行性检验时，`polr()`函数的输出结果中会包含一个名为“Parallelism”的指标，该指标的P值表示平行性检验的显著性水平。一般来说，当“Parallelism”的P值大于0.05时，可以认为有序逻辑回归模型的平行性检验合格，也就是各个响应变量之间具有平行的趋势。

下面是一个示例代码，展示了如何使用`polr()`函数进行有序逻辑回归模型的平行性检验：

# 加载MASS包
library(MASS)

# 读取数据
data("contraception")

# 构建有序逻辑回归模型
fit <- polr(contraceptive_method ~ ., data = contraception)

# 进行平行性检验
summary(fit)$Parallelism

以上代码中，使用了MASS包中的contraception数据集来进行有序逻辑回归模型的构建，并利用`summary()`函数来输出平行性检验的结果。其中，`summary(fit)$Parallelism`表示输出“Parallelism”指标的P值。如果该P值大于0.05，则说明平行性检验合格。