「KuboLog - 久保のぎょーむ日誌」
2009 01 月 08 日 (木) で,
Pr(> |z|) は pnorm(0, 0.588, 0.236) * 2 で計算されている …… ただし, じつは family = gaussian の場合であっても同様では (pt() を使ってないのでは)? なる疑惑あり
t分布の自由度を幾つで計算したというのだろうか?
summary.glm を斜めに読めば,
pvalue <- 2 * pt(-abs(tvalue), df.r)
という部分があることがわかる
徹底的に,検定を嫌っているんだなぁ
解釈も,検定と推定は同じことをやっているということがわかっているのだろうか。なんか,違った解釈を仰々しく述べているけど。。。
「お星様」も,相変わらず付くんだけど。。。
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.1596 0.0292 5.465 4.63e-08 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
ひょっとして,"show.signif.stars" をいじってない?
stats:::print.summary.glm
function (x, digits = max(3, getOption("digits") - 3), symbolic.cor = x$symbolic.cor,
signif.stars = getOption("show.signif.stars"), ...)
2009 01 月 08 日 (木) で,
Pr(> |z|) は pnorm(0, 0.588, 0.236) * 2 で計算されている …… ただし, じつは family = gaussian の場合であっても同様では (pt() を使ってないのでは)? なる疑惑あり
t分布の自由度を幾つで計算したというのだろうか?
summary.glm を斜めに読めば,
pvalue <- 2 * pt(-abs(tvalue), df.r)
という部分があることがわかる
徹底的に,検定を嫌っているんだなぁ
解釈も,検定と推定は同じことをやっているということがわかっているのだろうか。なんか,違った解釈を仰々しく述べているけど。。。
「お星様」も,相変わらず付くんだけど。。。
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.1596 0.0292 5.465 4.63e-08 ***
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
ひょっとして,"show.signif.stars" をいじってない?
stats:::print.summary.glm
function (x, digits = max(3, getOption("digits") - 3), symbolic.cor = x$symbolic.cor,
signif.stars = getOption("show.signif.stars"), ...)
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