R에서 lm 모델에 대한 요약 함수 해석

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R의 선형 회귀 모델에서 함수를 사용할 때 의 의미 t value와 의미는 무엇입니까 ?Pr(>|t|)summary()

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

— 이타 마르 베
소스

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참조 , 여기에 첫 번째 단락의 마지막 문장 과, 여기 와 여기 .

— Glen_b-복지 주 모니카

표준 오류에 대해서는 여기를

— Glen_b-복지국 Monica

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$\alpha$

— 러셀 피어스
소스

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나는 t- 검정을 그리 치지 않지만 wikipedia에는 p- 값에 대한 좋은 기사가 있습니다. 기본적으로 p- 값은 임의의 변동으로 인해 결과가 나타날 확률입니다. 일반적으로 p- 값이 .05 이하 (대략 "임의의 변동으로 인해 5 % 이하의 확률이 발생 함"으로 해석 됨)는 결과가 유의하다는 것을 의미합니다.

— 에릭
소스

4

이 문제는이 사이트에서 광범위하게 논의되었으므로 간단히 설명하겠습니다. (1) p- 값은 귀무 가설 (무조건적인 "기회"가 아니며 모순적 일 수 있음 ) 을 가정 할 때 조건부 확률입니다. "보고있는 결과"(이 경우 실제로 0 임)의 확률은 아니지만 귀무 가설 하에서 결과가 "임계 영역"에 속할 가능성이 있습니다. 가설 검정. 이것은 nit-picking처럼 보일 수 있지만 느슨한 언어를 잘못 해석하면 많은 혼란이 발생할 수 있습니다.

— whuber

2

@ whuber-p- 값에 대한 정확하고 정확한 설명을 함께 작성해 주셔서 감사합니다. 나는 솔직히 그 자신을 거의 파악하지 못했지만 고의로 그를 압도하지 않고 기본 아이디어를 얻는 데 도움이되는 "느슨한 언어"응답을 의도적으로주었습니다 ... 많은 통계는 그와 같습니다. 사람들이 친근하게 사용하지 않기 때문에 사람들은 소화하기 쉬운 대략적인 근사치를 제공합니다. Feynman이 그런 물리학을 설명한 것은 "Six Easy Pieces"에 있다고 생각합니다. "정확하지는 않지만 유용한 근사치입니다"

— Aerik

1

불행하게도, 언어가 느슨하면 오해의 결과로 오도 된 많은 행동을하게됩니다.

— Glen_b-복귀 모니카