作者gsuper
看板Statistics
标题[问题] 复回归的 model P-value
时间Thu Aug 25 23:31:53 2011
glm(Y ~ X1 + X2 + X3)
X1 简单回归的 P-value = 0.05 = CWER [ Y~X1 ]
X2 简单回归的 P-value = 0.04 = CWER [ Y~X2 ]
X3 简单回归的 P-value = 0.03 = CWER [ Y~X3 ]
假设 X1~X3 之间都独立
且都对 Y 具备显着的预测能力
Model error 可否用 bonferroni correction 估计? (如下)
----------------------------------------------------
Model error
= FWER
= 1 - Π(1-CWER)
= 1 - (1-0.05)*(1-0.04)*(1-0.03)
= 1 - 0.95*0.96*0.97
= 0.11536
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◆ From: 140.113.239.247
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (08/25 23:32)
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (08/25 23:32)
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (08/25 23:32)
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (08/25 23:33)
1F：→ ADORIAN:虽然不清楚你的用途, 如果你的目的是在建立一个类似 08/27 10:25
2F：→ ADORIAN:p-value 的 index 的话, 那拿 model error 来比较大小可能 08/27 10:26
3F：→ ADORIAN:没有太大的意义 08/27 10:26
4F：→ gsuper:是因为可能犯的错太多 让这个p-value没用吗? 08/28 14:49
5F：→ ADORIAN:以下 xi 的 p-value 称为 pi, model errer 称为 p, 举例: 08/28 16:35
6F：→ ADORIAN:p1=.051, p2=.051, p3=.0001, => p=.09948906 08/28 16:35
7F：→ ADORIAN:p1=.04 , p2=.04 , p3=.03 , => p=.106048 08/28 16:35
8F：→ ADORIAN:很难讲这两个 p 值哪一个比较好, 因为 p 值无法代表 y 被 08/28 16:36
9F：→ ADORIAN: x1 x2 x3 共同解释的程度 08/28 16:36
※ 编辑: gsuper 来自: 140.113.239.247 (08/29 13:09)
10F：→ bmka:看起来你想做的是global test,那麽F-test就符合你的需要 08/29 20:39