আমি একটি glm.nb দ্বারা পরিচালিত
glm1<-glm.nb(x~factor(group))
গ্রুপটি একটি শ্রেণিবদ্ধ এবং এক্স একটি মেট্রিকাল ভেরিয়েবলের সাথে being আমি যখন ফলাফলগুলির সংক্ষিপ্তসারটি পাওয়ার চেষ্টা করি তখন আমি ব্যবহার করি summary()
বা না হয় তার উপর নির্ভর করে কিছুটা আলাদা ফলাফল পাই summary.glm
। summary(glm1)
আমাকে দেয়
...
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921
factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 0.746 0.4555
factor(gruppe)3 0.3531 0.2085 1.693 0.0904 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for Negative Binomial(0.7109) family taken to be 1)
যদিও সংক্ষেপ.glm (glm1) আমাকে দেয়
...
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.1044 0.1481 0.705 0.4817
factor(gruppe)2 0.1580 0.2065 0.765 0.4447
factor(gruppe)3 0.3531 0.2033 1.737 0.0835 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for Negative Binomial(0.7109) family taken to be 0.9509067)
আমি ছড়িয়ে পড়া প্যারামিটারটির অর্থ বুঝতে পারি, তবে লাইনের নয়
(Dispersion parameter for Negative Binomial(0.7109) family taken to be 0.9509067)
।
হ্যান্ডবুকটিতে বলা হয়েছে, এটি অনুমানিত বিচ্ছুরণ হবে, তবে এটি একটি খারাপ অনুমান বলে মনে হচ্ছে, যেহেতু 0.95 0.7109 এর কাছাকাছি নয়, বা অনুমিত বিচ্ছুরণের অনুমিতিগুলির চেয়ে আলাদা কিছু? আমার ধারণা, আমাকে summary.nb(x, dispersion=)
কিছুতে ছড়িয়ে দিতে হবে, তবে আমি নিশ্চিত নই, যদি আমাকে ছড়িয়ে দিতে হয় 1 (যা একই ফলাফল দেবে summary()
বা আমার যদি ছড়িয়ে পড়ার প্যারামিটারের একটি অনুমান লিখতে হবে, এই ক্ষেত্রে summary.nb(glm1, dispersion=0.7109)
বা অন্য কিছু বাড়ে? বা আমি কেবল ব্যবহার করে ভাল আছি summary(glm1)
?