用anova输出解释测试GLM

我已经使用GLM对R进行了一些分析。拟合正确的模型与数据后，我通常测试我的模型依赖于分布用anova输出解释测试GLM

anova(model, test="F")

或

anova(model, test="chi")

。

对于F-测试我出现以下6列的输出：

Df | Deviance | Resid. Df | Resid. Dev |  F | Pr(>F)

它是确定报价，如测试结果：

F(df, Resid.Df)=F, p= Pr(>F)

如果我执行驰在模型上试验-sq，我出现以下5列的输出：

Df | Deviance | Resid. Df | Resid. Dev | Pr(>Chi)

我需要在这里报告什么？我读过Deviance对应的是卡方值。因此，它是确定报告是这样的：

X^2=Deviance, df=df, p=Pr(>Chi)

和DF是在这种情况下，DF或残留DF？

还有一个普遍的问题：这样报告GLM统计是否合适？

我非常感谢任何帮助或文学推荐！谢谢！

来源

2014-10-01 user3187813

统计检验报告结果的惯例因引文类型而异，因此按字段和期刊而有所不同。我发现[这个页面]（http://web.psych.washington.edu/writingcenter/writingguides/pdf/stats.pdf）用于快速谷歌搜索的APA-我建议你四处寻找类似的东西计划使用。 – Joe 2014-10-01 14:22:56

谢谢你的回复！是的，我做了谷歌搜索，并找到了建议来引用不同统计测试的输出。但是，我没有找到引用GLM的良好做法。也许我的主要问题是理解df和resid的差异背后的理论。 df在输出中。 – user3187813 2014-10-01 14:28:27

我aggree与像报告：

X^2=Deviance, df=df, p=Pr(>Chi)

和df = DF，不残余DF。

来源

2017-04-17 13:39:49

用anova输出解释测试GLM

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