Допоможіть мені зрозуміти

Я намагаюся запустити байєсівський логіт на даних тут . Я використовую bayesglm()в armпакеті в Р. Кодування досить просто:

df = read.csv("http://dl.dropbox.com/u/1791181/bayesglm.csv", header=T)
library(arm)
model = bayesglm(PASS ~ SEX + HIGH, family=binomial(link="logit"), data=df)

summary(model) дає такий вихід:

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  0.10381    0.10240   1.014    0.311    
SEXMale      0.02408    0.09363   0.257    0.797    
HIGH        -0.27503    0.03562  -7.721 1.15e-14 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 2658.2  on 1999  degrees of freedom
Residual deviance: 2594.3  on 2000  degrees of freedom
AIC: 2600.3

glm()bayesglm()$p$$z$

Чудове запитання! Хоча є байєсівські p-значення , і один з авторів пакету озброєнь є захисником, те, що ви бачите у своєму результаті, не є байєсівським p-значенням. Перевірте класmodel

class(model)
"bayesglm" "glm"      "lm" 

і ви бачите, що клас bayesglm успадковує від glm. Крім того, експертиза пакету зброї не показує конкретного підсумкового методу для об'єкта bayesglm. Отже, коли ви робите

summary(model)

ти насправді робиш

summary.glm(model)

та отримання частої інтерпретації результатів. Якщо ви хочете більше байєсівської точки зору, це функціяdisplay()