如果模型为 log(p/1-p)=beta0+beta1*x1+beta2*x2 经由程式跑出来的结果发现 The GENMOD Procedure Model Information Data Set WORK.ABC Distribution Binomial Link Function Logit Response Variable (Events) Hatch Response Variable (Trials) Total Observations Used 72 Number Of Events 28179 Number Of Trials 44846 Class Level Information Class Levels Values ID 18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Criteria For Assessing Goodness Of Fit Criterion DF Value Value/DF Deviance 69 12103.3302 175.4106 Scaled Deviance 69 12103.3302 175.4106 Pearson Chi-Square 69 10873.2761 157.5837 Scaled Pearson X2 69 10873.2761 157.5837 Log Likelihood -26553.2021 Algorithm converged. Analysis Of Parameter Estimates Standard Chi- Parameter DF Estimate Error Square Pr > ChiSq Intercept 1 -1.8719 0.0419 1996.69 <.0001 x1 1 0.0049 0.0011 20.26 <.0001 x2 1 0.3008 0.0041 5279.21 <.0001 Scale 0 1.0000 0.0000 虽然模型的系数是显着的 但是从皮尔森卡方统计量(10873)发现模型配适不好 那..我要怎麽做转换呢?! 而且我尝试用许多函数转换x1和x2 可以让检定系数的时候是显着的 但是皮尔森卡方统计量只能降到1000多 代表模型配适一样不好吗?! 是不是因为这笔资料观察的实验次数太多(44846) 所以要找一个合适的模型配适不容易呢?! 还是我哪里弄错了?!或是程式打错了?! 注:这个结果是用SAS genmod的结果 -- 谢谢噜~ --

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