জিএএম পি-মানগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন?

Question

আমার নাম হিউ, এবং আমি পিএইচডি শিক্ষার্থী কিছু অনুসন্ধানী বিশ্লেষণ করতে সাধারণীকরণমূলক মডেলগুলি ব্যবহার করছি।

আমি এমজিসিভি প্যাকেজ থেকে আগত পি-মানগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করব এবং আমার বোধগম্যতা পরীক্ষা করতে চেয়েছি (আমি সংস্করণটি 1.7-29 ব্যবহার করছি, এবং সাইমন উডের কয়েকটি ডকুমেন্টেশন নিয়ে পরামর্শ করেছি) I'm আমি প্রথমে অন্যান্য সিভি প্রশ্নগুলির সন্ধান করলাম, তবে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক বিষয়গুলি বিশেষত জ্যাম পি-ভ্যালু নয়, সাধারণ আধিপত্য সম্পর্কিত বলে মনে হয়।

আমি জানি GAM- এ প্রচুর বিভিন্ন যুক্তি রয়েছে এবং p- মানগুলি কেবল আনুমানিক। তবে আমার সোভিয়েতদের জন্য কোনও "সংকেত" আছে কিনা তা দেখার জন্য আমি কেবল সহজ শুরু করছি। উদাহরণ:

Y ~ s (a, k = 3) + s (b, k = 3) + s (c, k = 3) + s (d, k = 3) + s (e, k = 3)

মসৃণ পদগুলির আনুমানিক পি-মানগুলি:

s (a) = 0.000473
s (b) = 1.13e-05
s (c) = 0.000736
s (d) = 0.887579
s (e) = 0.234017

আর ² (সামঞ্জস্য) = 0.62 ডিভায়েন্স ব্যাখ্যা করেছে = 63.7% জিসিভি স্কোর = 411.17 স্কেল। = 390.1 এন = 120$\quad$
$\quad$$\quad$

বিন্যাসের কারণে আমি df কলামগুলি কাটা করেছি। আমি সম্পর্কিত প্রতিটি মসৃণ ফাংশন মডেল বিচ্যুতি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে কিনা পরীক্ষা হিসাবে প্রতিটি covariate জন্য p- মান ব্যাখ্যা করছি, যেখানে পি 0 নাল মডেল অধীন পর্যবেক্ষণ হিসাবে কমপক্ষে 'তুলনামূলকভাবে প্রশংসনীয়' হিসাবে তথ্য প্রাপ্তির সম্ভাবনা।

এর অর্থ হ'ল (উদাহরণস্বরূপ আলফা = 0.05 সহ) স্মুথড ফাংশনগুলি "ডি" এবং "ই" বনাম একটি নাল মডেলের জন্য বিচ্যুতি হ্রাস করেনি, যদিও তারা অন্যান্য শর্তগুলির জন্য করেছে। সুতরাং (ঘ) এবং (ঙ) নিগ্রহের সাথে উল্লেখযোগ্য তথ্য যোগ করবেন না এবং ব্যাখ্যা করা বিচ্যুতি (ক) (খ) (গ) এর নিচে?

যে কোনও পরামর্শ প্রশংসিত হবে এবং আপনার গবেষণার জন্য শুভকামনা হবে।

Answer 1

তারা কীভাবে কাজ করে তা বর্ণনা করার কাগজটি এখানে ।

তারা ওয়াল্ড পরীক্ষার সাথে যুক্ত পি-মানগুলি যা পুরো ফাংশন s (।) = 0. কম পি-ভ্যালুগুলি কম সম্ভাবনা নির্দেশ করে যে ফাংশনটি তৈরি করে এমন স্প্লাইনগুলি যৌথভাবে শূন্য।

তাদের সম্পর্কে জটিল জিনিস হ'ল তারা হ্রাস-র‌্যাঙ্কের সিউডোইনভার্সকে জড়িত। টিপিক্যাল Wald, পরীক্ষা । আপনি তাত্ক্ষণিকভাবে দেখতে পাবেন যে এটি অবিচ্ছিন্ন ক্ষেত্রে (যেমন, ম্যাট্রিকগুলি নয় তবে বিটা এবং বৈকল্পিক) একটি টি-পরীক্ষা। এটি দণ্ডিত স্প্লাইনের ক্ষেত্রে সত্যই কম শক্তি দেয় কারণ সেইসব সহকর্মীদের দণ্ডিত করা হয়। এর জন্য র‌্যাঙ্ক-সি সিউডোইনভার্স অ্যাকাউন্টগুলি। কাগজটি সত্যই বেশ ঘন, তবে একবার আপনি সাধারণ বক্তব্যটি পেয়ে যান - ম্যাট্রিক্স র‌্যাঙ্কের পরিবর্তে ইডিএফের জন্য অ্যাকাউন্টিং করে একটি পরীক্ষার শক্তি উন্নত করে - আনুষ্ঠানিকতা অনুসরণ করা সম্ভব হয়।$\hat f (V_\beta)^{-1} \hat f$