Interpretazione della funzione di riepilogo per il modello lm in R

11

Qual è il significato di t valuee Pr(>|t|)quando si utilizza la summary()funzione sul modello di regressione lineare in R?

Coefficients:
                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)                    10.1595     1.3603   7.469 1.11e-13 ***
log(var)                        0.3422     0.1597   2.143   0.0322 *

r regression generalized-linear-model

— itamarbe
fonte

2

Vedi qui, ultima frase del primo paragrafo , e qui e qui .

— Glen_b -Restate Monica

E per errore standard, vedi qui

— Glen_b -Reinstate Monica

9

$\alpha$

— russellpierce
fonte

4

Non ho abbastanza grok t-test, ma wikipedia ha un buon articolo sul valore p - fondamentalmente il valore p è la possibilità che il risultato che stai vedendo sia accaduto a causa di variazioni casuali. Comunemente un valore di p di 0,05 o inferiore (interpretato in modo approssimativo come "c'è una probabilità del 5% o meno di ciò che accade solo a causa di una variazione casuale") viene assunto per indicare che il risultato è significativo.

— Aerik
fonte

4

Poiché questi problemi sono stati ampiamente discussi su questo sito, sarò breve: (1) il valore p è una probabilità condizionata all'ipotesi nulla (non è una "possibilità" incondizionata ed è probabilmente contrafattuale ) e (2) esso non è una possibilità del "risultato che stai vedendo" - che in questo caso è praticamente zero - ma piuttosto è la possibilità - sotto l'ipotesi nulla - che il tuo risultato rientri in una "regione critica" per il test di ipotesi. Anche se questo può sembrare un pignolo, molta confusione può derivare dall'interpretazione errata di un linguaggio volgare.

— whuber

2

@whuber - grazie per aver dedicato del tempo a mettere insieme una descrizione corretta e accurata del valore p. Lo capisco a malapena, onestamente, ma sto dando una risposta intenzionalmente "volgare" per aiutare il richiedente a farsi un'idea di base senza sopraffarlo ... mi sembra che molte statistiche siano così - cosa dice una statistica in realtà non è così facile da usare, quindi le persone danno approssimazioni veramente approssimative che sono più facili da digerire. Penso che sia stato in "Sei pezzi facili" che Feynman ha spiegato la fisica in quel modo. "Questo non è preciso, ma è un'approssimazione utile"

— Aerik,

1

Sfortunatamente, un linguaggio volgare porta a molte azioni fuorvianti intraprese a seguito di un malinteso.

— Glen_b -Restate Monica