线性回归提取Ｐ值

最新推荐文章于 2022-06-19 15:11:58 发布
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分类专栏： 回归 R语言

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注意summary(fit)生成包含所需所有信息的对象。β，Se，t和p向量存储在它中。通过选择系数矩阵的第4列(存储在摘要对象中)获得p值：

summary(fit)$coefficients[,4] 
summary(fit)$r.squared

试一试str(summary(fit))若要查看此对象包含的所有信息，请执行以下操作。

R语言回归模型中的p值如何解读？p值如何计算？
HackCyberX的博客
08-24 4719
在R语言中，我们可以使用各种回归函数（如lm、glm等）来拟合回归模型，并得到与之相关的统计结果，其中包括p值。p值是统计假设检验中的一个重要指标，用于评估观察到的样本结果与原假设之间的一致性。在回归模型中，p值通常用于检验自变量的系数是否显著，即自变量对因变量的影响是否具有统计意义。运行上述代码后，会输出回归模型的统计结果，其中包括每个自变量系数的估计值、标准误差、t值和p值。通过假设检验，我们可以计算出每个自变量系数的p值，进而判断其断其对因变量的影响是否具有统计意义。R语言回归模型中的p值如何解读？
计算线性回归模型的F统计量和自变量的效应p值（使用R语言）
CodeGu的博客
08-29 1367
通过以上的计算和分析，我们可以得出结论：在给定的数据集中，线性回归模型的F统计量为14.2，p值为0.08532。而自变量x1的效应p值为0.2104，大于0.05，因此我们认为x1对因变量y的影响不显著。本文将介绍如何使用R语言计算线性回归模型的F统计量和自变量的效应p值。对应的自由度为2和2，分别表示模型中自变量的个数和样本量减去自变量个数和1。希望本文能够帮助你理解如何使用R语言计算线性回归模型的F统计量和自变量的效应p值。从上述输出中，我们可以找到F统计量的值以及自变量的效应p值。
线性回归的原假设和p值
千行百行的博客
09-01 8479
原假设 y=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1 xy=β0​+β1​x，原假设 β1\beta_1β1​ 是零，当计算出与 β1\beta_1β1​ 相关的统计量的 ppp 值小于显著性水平 α\alphaα（α\alphaα 一般取0.05或0.01）时，就拒绝原假设，即认为 β1\beta_1β1​ 不是零。 ppp 值计算 在Python中from statsmodels.for...
Excel线性回归分析
bawei939的博客
03-20 3788
文章目录一、学习任务二、学习内容1.1.高尔顿数据集进行线性回归分析1.1.1.父母身高平均值和其中一个子女身高进行回归分析1.1.2.父子身高回归方程1.1.3.母子身高回归方程1.2.Anscombe四重奏数据集进行回归分析 一、学习任务 线性回归练习。“父亲高则儿子高，父亲矮则儿子矮”（即父亲与儿子身高相关，且为正相关）、“母高高一窝，父高高一个”（即母亲的身高比父亲的身高对子女的影响更大）的习俗传说是否成立？请在“父母子女身高”数据集（高尔顿数据集）基础上利用线性回归做出科学分析。 1）选取父子身
Excel实现数据的线性回归
Harriet的博客
03-04 2万+
文章目录一、下载安装Excel二、使用Excel做线性回归三、参考资料 一、下载安装Excel 一般购买的电脑都已经安装好了Microsoft Office，就不需要进行下载安装这一过程。 百度网盘链接： https://pan.baidu.com/s/1bEEUJFgyTp2lmFD7mFpGvw 提取码：x6tv 二、使用Excel做线性回归 1.添加数据分析的工具 如果选择数据后，在工具栏中有数据分析的选择，设置过程可以忽略。 ①选择文件 ②选择选项 ③首先选择加载项，接着将管理处修改为Exc
R语言学习笔记——线性回归
weixin_45126863的博客
07-11 1371
#简单线性回归 fit <- lm(weight~height,data=women) summary(fit) #展示模型的详细结果 womenKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 20: …ht fitted(fit) #̲列出模型模拟的预测值 resi…height,women$weight, xlab=“Heig...
Python Statistical model: 用Scipy做线性回归分析 （一步实现p value、标准差计算）
Cmmmmm丶的博客
08-31 4814
点赞发Nature 关注中Science p-value表示线性回归中的斜率、截距的显著性，p-value越小，表示得到的结果越显著。 之前我用curve fit的方法实现了线性函数的拟合，但是这有些大材小用了，而且过程较为繁琐，不方便p值等的计算。 curve fit方法实现线性拟合 用scipy.stats linregress方法可以一步实现包括斜率、截距、标准差、p值的计算： from scipy import stats import numpy as np x = np.random.ran
matlab回归系数 t检验6,MATLAB回归分析如何提取t统计量及其p值
weixin_42363022的博客
03-16 1814
请教下高手，用matlab做回归分析时，如何提取出检验变量显著性的t统计量和p值啊？比如我现在的数据：X =9 81 729 11 121 133111 121 1331 15 225 337515 225 3...
python做线性回归统计推断提取参数_线性回归及其Python实现（最大似然法）
weixin_39593460的博客
01-13 789
线性回归及其Python实现(最大似然法)标签： Python 机器学习本节内容总结于博主在牛客网机器学习特训营的笔记参考资料：《机器学习实战》目录1.什么是线性回归(Linear Regression)维基百科：线性回归在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。按照博主自己的理解，线性就是因变量的变化量和自变量的变化量成比例...
干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第二期
weixin_40052256的博客
02-28 9319
干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第二期1 中介【报告B，SE，t（df），p），置信区间，画中介效应图】2 多重中介3 链式中介4 调节【报告B、SE、t、β、p、95%CI、Δ+画回归表、交互作用图】5 有调节的中介【报告B、SE、β、p、95%CI+画回归表+交互作用图】 Hello， 这里是行上行下，我是喵君姐姐~ 在本期中，我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行：中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s?_
python 线性回归 统计检验 p值_线性回归模型理论&案例
weixin_39862871的博客
11-19 1万+
为什么讲线性回归模型？1、线性回归模型是最基础的模型，我们之前讲了很多高大上的模型，却忽视了这个模型，因此想对这个模型有进一步了解；2、线性回归模型用起来很简单，但是看了很多资料后，发现它的原理并不也很简单，我们经常简单去使用，而对后面的复杂原理却了解较少；3、我们分析中经常要做x对连续变量y的(相关分析、影响分析、预测分析)，线性回归模型正是可以用于这些场景。一、线性回归模型1.1、线...
线性回归练习
xianyudewo的博客
03-20 2466
目录excel做数据分析高尔顿数据集分析Anscombe四重奏数据集分析 excel做数据分析 设置和下载组件https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf75afd0dde442d382f.html. excel做回归分析，相关数据意义 **Multiple R **：x和y的相关系数r，一般在-1~1之间，绝对值越靠近1则相关性越强，越靠近0则相关性越弱; 高尔顿数据集分析 首先准备好数据集 Anscombe四重奏数据集分析 数据集1 数据集2 数据集3 数据集
Python机器学习02——线性回归
weixin_46277779的博客
06-19 2386
Python线性回归，statsmodel接口，或者sklearn接口
stata中计算公式命令_【一起学Stata】5.线性回归b：计算p值
weixin_35981962的博客
01-02 2万+
用stata内置数据集进行说明：. sysuse auto, clear. regress price mpg foreign表格中的p值只保留到三位小数，所以看上去是0，实际上不是严格等于0. ereturn list这个命令可以输出更加完整的结果，其中就有系数矩阵e(b)、协方差矩阵e(V)、残差自由度e(df_r)，后面会用到。t统计量t统计量的通用公式为: t=(估计量-假想值...
【统计学习2】线性回归：RSS，TSS，T检测，F检测，假设检验
Jesszen的博客
07-11 3万+
第一：假设检验以抛硬币来说H0 假设【假设】：硬币是公平【出现正反概率各为1/2】Ha 假设【检验】：硬币是有问题整个假设检验过程，是在H0假设条件下，进行试验，如果推导出自相矛盾的结论，那么就拒绝H0假设。【所谓的自相矛盾，试验结果，在H0假设条件下，出现的概率极小。】p值：在假设原假设（H0）正确时，出现现状或更差的情况的概率。1.1  H0假设下，我们知道抛硬币，出现正面的次数，符合二项式分...
R语言：summary()函数解读
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满腹的小不甘
06-17 12万+
summary()：获取描述性统计量，可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计等。结果解读如下： 1. 调用：Call 2. 残差统计量：Residuals 3. 系数：Coefficients 4. Multiple R-squared和Adjusted R-squared 5. F-statistic 1. 调用：C...
R语言做如何做多元回归分析（逐步回归）之 提取回归结果参数-调整R方,标准化回归系数
楚地标蓝
11-17 4万+
setwd(“D:\R\myrfile”) getwd()———–逐步回归——————read.table("demo.csv",header=TRUE,sep=",")->demo demo scale.demo<-scale(demo[,c("a1","a2","a3","a4","a5","a6","y")],center = T,scale = T)#标准化数据 scale.demo cb
逻辑回归模型小结--基于评分模型
cpy52349119的博客
02-05 3784
逻辑回归模型 一、优点和不足 二、对变量的要求 当用逻辑回归模型来构建评分模型时，入模变量需要满足以下条件： 1、变量间不存在较强的线性相关性和多重共线性。可在单变量分析和多变量分析过程中予以解决，删除相关性较高的某些变量。 2、变量具有显著性。可从模型的返回参数中的P值进行检验，一般P值小于0.1即可。如果发现模型中某些变量不显著，则需要检验一下两种可能性： 1）该变量本身不显著。检验方法：将该变量单独与目标变量做逻辑回归模型，如果在单变量回归的情形下系数的P值仍然较高，即表明该变量本身的
多元线性回归F值检验
最新发布
01-27
### 多元线性回归中的F值检验 在多元线性回归分析中，F值检验用于评估整个模型的整体显著性。具体来说，该测试通过比较由自变量预测因变量的能力与仅使用平均数作为预测的情况之间的差异来进行。 当执行F值检验时，零假设通常是所有斜率系数都等于零（即没有任何独立变量有助于解释依赖变量的变化），而备择假设有至少一个斜率不为零。如果计算得到的p-value小于设定的α水平，则拒绝原假设并认为存在统计上的关系[^1]。 对于Python环境下的操作，`statsmodels`库提供了方便的方法来获取这些统计数据： ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston import statsmodels.api as sm # 加载数据集 data = load_boston() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # 添加目标列 df['PRICE'] = data.target X = df[['CRIM', 'ZN', 'INDUS']] # 自变量 y = df['PRICE'] # 因变量 # 增加常量项 X_with_const = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X_with_const).fit() print(model.summary()) ``` 上述代码片段展示了如何加载波士顿房价数据集，并构建了一个简单的三因素多元线性回归模型。最后调用了`.summary()`方法打印出了详细的回归报告，其中包括了ANOVA表格以及对应的F-statistic和Prob (F-statistic)，后者就是用来做F-test决策依据的概率值[^2]。 此外，在某些情况下可能还需要单独提取F值及其关联P值以便进一步处理或展示。这可以通过访问模型对象的相关属性完成: ```python fvalue = model.fvalue fp_value = model.f_pvalue print(f"F Value: {fvalue}") print(f"P value of F test: {fp_value}") ``` 以上命令会输出具体的F统计量数值及相应的概率值，从而帮助判断所建立的多元线性回归模型是否具有整体意义上的统计显著性[^3]。
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