r如何在邏輯回歸中計算p值

Question

R在二項式logistic回歸中計算哪種類型的p值？在哪里記錄？

當我閱讀？glm（）的文檔時，沒有發現對p值的計算的引用。

Answer 1

p值由功能summary.glm計算。 請參閱?summary.glm ，以獲取（非常簡短的）有關如何計算它們的信息。

有關更多信息，請鍵入以下內容查看源代碼

summary.glm

在R命令提示符下。 在這里，您將找到創建對象pvalue的代碼行。 繼續執行代碼，以了解如何（有條件地）計算p值計算的組成部分。

Answer 2

R的作者在編寫幫助系統時牢記了以下幾個原則：緊湊（不要寫太多，不是一本教科書），准確性，以及好奇和受過良好教育的讀者。 它確實是為其他統計學家編寫的。 開頭句的“好奇”部分被包括在內，引起了一個問題，即為什么您還不遵循?glm頁面上的各個鏈接： summary.glm ，您將在其中找到模棱兩可的問題或anova.glm在這里您將找到另一個可能的答案。 幫助作者的確希望您將遵循這些鏈接並閱讀整個頁面並執行示例。 您將注意到，即使在您訪問summary.glm ，也沒有提到“二進制邏輯回歸”，因為它們幾乎都假定您在統計方面有充分的基礎，並且可以方便地使用McCullagh和Nelder的副本，或者如果沒有，將去閱讀參考。

另一個原則：執行文檔有時是代碼本身（鑒於R的開源性質）。 從技術上講， glm不會打印任何內容，而print.glm不會打印p值。 將使用print.summary.glm或print.anova.glm進行任何打印。 學習R的一部分是了解到打印到控制台的結果將通過eval-print循環，並且可以使用特定於對象類的功能來定制輸出。

這些假設只是許多人認為的“ R的陡峭學習曲線”的一部分（盡管如果在x軸上用時間/精力來繪制，我會稱其為淺曲線）。