¿Cómo interpretar los valores P de GAM?


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Mi nombre es Hugh, y soy un estudiante de doctorado que usa modelos aditivos generalizados para hacer un análisis exploratorio.

No estoy seguro de cómo interpretar los valores p que provienen del paquete MGCV y quería verificar mi comprensión (estoy usando la versión 1.7-29, y he consultado parte de la documentación de Simon Wood). Primero busqué otras preguntas de CV, pero las más relevantes parecen ser sobre regresiones generales, no valores p de GAM en particular.

Sé que hay muchos argumentos diferentes para GAM, y los valores p son solo aproximados. Pero estoy empezando simple para ver si hay alguna "señal" para mis covariables. P.ej:

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

Valores p aproximados de términos suaves:

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

R ² (ajustada) = 0,62 Desviación explicada = 63.7%
puntaje GCV = 411.17 Escala est. = 390,1 n = 120

Corté las columnas df, etc., debido al formateo. Estoy interpretando los valores p para cada covariable como una prueba de si la función suave correspondiente reduce significativamente la desviación del modelo, donde p es la probabilidad de obtener datos al menos tan `` relativamente inverosímil '' como la observada en un modelo nulo de 0.

Esto significaría que (por ejemplo, con alfa = 0.05) las funciones suavizadas no redujeron la desviación para "d" y "e" frente a un modelo nulo, mientras que lo hicieron para los otros términos. Por lo tanto (d) y (e) no agregan información significativa a la regresión, y la desviación explicada se reduce a (a) (b) (c)?

Cualquier consejo sería muy apreciado, y la mejor de las suertes con su investigación.

Respuestas:


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El documento que describe cómo funcionan está aquí .

Son valores p asociados con las pruebas de Wald de que toda la función s (.) = 0. Los valores p bajos indican baja probabilidad de que las splines que componen la función sean conjuntamente cero.

f^(Vβ)1f^

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