作者maroon (心愛的吸血鬼)
看板Statistics
標題[問題] gamma distribution 結果解釋
時間Fri Apr 19 23:02:22 2019
請求高手協助 orz
我使用 GLMM (SAS proc glimmix) 分析連續型變項
想知道A組和B的差異
我的資料分佈明顯右偏(skew to right)
我想應該比較近似 gamma distribution
但是寫了 dist=gamma link=log 之後的估計值
我不知道如何換成可理解的數值
反而是不寫 (也就是用預設值, dist=gausse link=identity?) 比較接近我的猜測
雙變項分析,A 組平均值=147.5+/-125.7; B組平均值= 216.6 +/-210.7
GLMM 只放一個變項時
[dist=gamma link=log]
estimator= 0.39+/-0.02, intercept= 5.05 +/- 0.01; p<0.0001
[不寫任何 dist or link]
estimator= 69.11 +/- 3.60; intercept= 147.5 +/- 2.55; p<0.0001
請問我該怎麼解讀 dist=gamma link=log 跑出來的數值呢?
謝謝QQ
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1F:→ andrew43: exp(5.05) = 156.0225 ~= 147.5 04/19 23:47
2F:→ andrew43: exp(0.39) = 1.48 ~= 216.6 / 147.5 04/19 23:47
3F:→ andrew43: exp(1) = e = 2.718282... 04/19 23:49
4F:→ maroon: 感謝!! 那請問SD應該怎麼計算或表示呢@@ 04/22 07:49
5F:→ andrew43: 計算什麼?表示什麼? 04/22 11:13
6F:→ maroon: x改變1單位造成y改變的程度(數值),我想呈現為mean+/-SD 04/22 17:06
7F:→ maroon: 的形式。但是intercept和estimator 本身都是mean +/-SD, 04/22 17:06
8F:→ maroon: 且estimator是比值的概念,請問該如何計算比較好呢? 04/22 17:06
9F:推 andrew43: 就描述成多少倍即可。std error可同方法回推 04/22 18:51
10F:推 andrew43: 但我會建議直接報導回推後的信賴區間就好。beta pm SE 04/22 18:55
11F:→ andrew43: M實在沒太大意義 04/22 18:55
12F:→ maroon: 瞭解~謝謝您的回覆! 04/23 11:14