সম্ভাবনা অনুপাত টেস্ট এবং ওয়াল্ড পরীক্ষা আর-তে গ্ল্যামের জন্য বিভিন্ন উপসংহার সরবরাহ করে

আমি জেনারালাইজড, লিনিয়ার এবং মিশ্রিত মডেলগুলির একটি উদাহরণ পুনরুত্পাদন করছি । আমার এমডব্লিউই নীচে:

Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4)
NoofPlates <- rep(x=5, times=10)
NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5)
Data <- data.frame(Dilution,  NoofPlates, NoPositive)

fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), data=Data)
summary(object=fm1)

আউটপুট

Call:
glm(formula = NoPositive/NoofPlates ~ log(Dilution), family = binomial("logit"), 
    data = Data)

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-0.38326  -0.20019   0.00871   0.15607   0.48505  

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)      4.174      2.800   1.491    0.136
log(Dilution)    1.623      1.022   1.587    0.112

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 8.24241  on 9  degrees of freedom
Residual deviance: 0.64658  on 8  degrees of freedom
AIC: 6.8563

Number of Fisher Scoring iterations: 6

কোড

anova(object=fm1, test="Chisq")

আউটপুট

Analysis of Deviance Table

Model: binomial, link: logit

Response: NoPositive/NoofPlates

Terms added sequentially (first to last)


              Df Deviance Resid. Df Resid. Dev Pr(>Chi)   
NULL                              9     8.2424            
log(Dilution)  1   7.5958         8     0.6466  0.00585 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

কোড

library(aod)
wald.test(b=coef(object=fm1), Sigma=vcov(object=fm1), Terms=2)

আউটপুট

Wald test:
----------

Chi-squared test:
X2 = 2.5, df = 1, P(> X2) = 0.11

আনুমানিক সহগগুলি বইয়ে দেওয়া ফলাফলের সাথে পুরোপুরি মিলছে তবে এসই এর থেকে দূরে। এলআরটি পরীক্ষার ভিত্তিতে slালটি তাৎপর্যপূর্ণ তবে ওয়াল্ড এবং জেড-টেস্টের উপর ভিত্তি করে coাল সহগ হ'ল নগণ্য। আমি অবাক হই যদি আমি কিছু বেসিক মিস করি। আপনার সাহায্যের জন্য আগাম ধন্যবাদ।

— MYaseen208
সূত্র

সম্পর্কিত: আমার পি-মানগুলি লজিস্টিক রিগ্রেশন আউটপুট, চি-স্কোয়ার্ড টেস্ট এবং ওআর এর জন্য আস্থার ব্যবধানের মধ্যে কেন পার্থক্য করে?

— গুং - মনিকা পুনরায়

মূল সমস্যাটি হ'ল যদি আপনি আপনার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল হিসাবে অনুপাতটি ব্যবহার করতে চলেছেন তবে আপনার weightsযুক্তিটি ব্যবহার করা উচিত । আপনি অবশ্যই "দ্বিপদী গ্ল্যামে অবিসংখ্যার # সফলতা" সম্পর্কে একটি সতর্কতা উপেক্ষা করেছেন ...

Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4)
NoofPlates <- rep(x=5, times=10)
NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5)
Data <- data.frame(Dilution,  NoofPlates, NoPositive)


fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution),
     family=binomial("logit"), data=Data, weights=NoofPlates)

coef(summary(fm1))
##               Estimate Std. Error  z value     Pr(>|z|)
## (Intercept)   4.173698  1.2522190 3.333042 0.0008590205
## log(Dilution) 1.622552  0.4571016 3.549653 0.0003857398

anova(fm1,test="Chisq")
##               Df Deviance Resid. Df Resid. Dev  Pr(>Chi)    
## NULL                              9     41.212              
## log(Dilution)  1   37.979         8      3.233 7.151e-10 ***

LRT এবং Wald পরীক্ষার ফলাফল এখনও বেশ পৃথক (হয় এর -values বনাম ), কিন্তু ব্যবহারিক উদ্দেশ্যে আমরা এগিয়ে যেতে পারেন বলতে তারা উভয় করছি দৃ strongly়ভাবে তাৎপর্যপূর্ণ ... (এই ক্ষেত্রে (একক প্যারামিটার সহ), ঠিক একই পি-মান দেয় )) $p$ $4 \times 10^{-4}$ $7 \times 10^{-10}$ aod::wald.test()summary()

Wald, বনাম প্রফাইল আস্থা অন্তর এছাড়াও পরিমিতরূপে বিভিন্ন আছে, কিন্তু কিনা সিআইএস (0.7,2.5) এর (Wald) এবং (0.9, 2.75) (LRT) [নিচে দেখানো] হয় কার্যকরীভাবে বিভিন্ন বিশেষ পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে।

Wald,:

confint.default(fm1)
##                   2.5 %   97.5 %
## (Intercept)   1.7193940 6.628002
## log(Dilution) 0.7266493 2.518455

প্রোফাইলের:

confint(fm1)
##                   2.5 %   97.5 %
## (Intercept)   2.2009398 7.267565
## log(Dilution) 0.9014053 2.757092

— বেন বলকার
সূত্র