Тест на коефіцієнт ймовірності в R

Припустимо, я збираюся зробити універсальну логістичну регресію на декількох незалежних змінних, як це:

mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic"))
mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic"))

Я зробив порівняння моделі (тест коефіцієнта ймовірності), щоб побачити, чи модель краща за нульову модель за допомогою цієї команди

1-pchisq(mod.a$null.deviance-mod.a$deviance, mod.a$df.null-mod.a$df.residual)

Потім я побудував ще одну модель з усіма змінними в ній

mod.c <- glm(x ~ a+b, data=z, family=binomial("logistic"))

Для того, щоб побачити, чи є змінна статистично значущою в багатоваріантній моделі, я використав lrtestкоманду зepicalc

lrtest(mod.c,mod.a) ### see if variable b is statistically significant after adjustment of a
lrtest(mod.c,mod.b) ### see if variable a is statistically significant after adjustment of b

Цікаво, чи pchisqметод і lrtestметод еквівалентні тестуванню логічності? Як я не знаю, як використовувати lrtestдля уніфікативної логістичної моделі.

В основному, так, за умови використання правильної різниці у вірогідності журналу:

> library(epicalc)
> model0 <- glm(case ~ induced + spontaneous, family=binomial, data=infert)
> model1 <- glm(case ~ induced, family=binomial, data=infert)
> lrtest (model0, model1)
Likelihood ratio test for MLE method 
Chi-squared 1 d.f. =  36.48675 , P value =  0 
> model1$deviance-model0$deviance
[1] 36.48675

а не відхилення для нульової моделі, яке однакове в обох випадках. Кількість df - це кількість параметрів, які відрізняються між двома вкладеними моделями, тут df = 1. До речі, ви можете переглянути вихідний код lrtest(), просто набравши текст

> lrtest

в R-рядку.

Альтернативою є lmtestпакет, який має lrtest()функцію, яка приймає єдину модель. Ось приклад з ?lrtestв lmtestпакеті, який є для LM , але є методи , які працюють з GLMS:

> require(lmtest)
Loading required package: lmtest
Loading required package: zoo
> ## with data from Greene (1993):
> ## load data and compute lags
> data("USDistLag")
> usdl <- na.contiguous(cbind(USDistLag, lag(USDistLag, k = -1)))
> colnames(usdl) <- c("con", "gnp", "con1", "gnp1")
> fm1 <- lm(con ~ gnp + gnp1, data = usdl)
> fm2 <- lm(con ~ gnp + con1 + gnp1, data = usdl)
> ## various equivalent specifications of the LR test
>
> ## Compare two nested models
> lrtest(fm2, fm1)
Likelihood ratio test

Model 1: con ~ gnp + con1 + gnp1
Model 2: con ~ gnp + gnp1
  #Df  LogLik Df  Chisq Pr(>Chisq)    
1   5 -56.069                         
2   4 -65.871 -1 19.605  9.524e-06 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
>
> ## with just one model provided, compare this model to a null one
> lrtest(fm2)
Likelihood ratio test

Model 1: con ~ gnp + con1 + gnp1
Model 2: con ~ 1
  #Df   LogLik Df  Chisq Pr(>Chisq)    
1   5  -56.069                         
2   2 -119.091 -3 126.04  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1