R 在二项式逻辑回归中计算什么类型的 p 值，这在哪里记录？
当我阅读 ?glm() 的文档时，我发现没有参考 p 值的计算。
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p 值由函数 计算summary.glm。请参阅?summary.glm有关如何计算这些的（非常简短的）信息。
有关更多信息，请通过键入查看源代码
summary.glm
在 R 命令提示符下。在那里，您将找到pvalue创建对象的代码行。按照代码返回以查看如何（有条件地）计算 p 值计算的组件。
于 2013-04-02T11:48:44.487 回答
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R 的作者在编写帮助系统时考虑了几个原则：紧凑（不要写超出需要的内容，它不是教科书）、准确性以及好奇和受过良好教育的读者。它确实是为其他统计学家写的。包括开头句的“好奇”部分是为了提出一个问题，为什么您没有同时关注?glm页面中的各种链接：summary.glm您会在哪里找到对您的模棱两可的问题的一个答案，或者anova.glm您会在哪里找到另一个可能的答案. 帮助作者确实希望您会关注这些链接并阅读整个页面并执行示例。你会注意到，即使你到达summary.glm没有提到“二元逻辑回归”，因为他们几乎假设您在统计学方面有良好的基础并且手边有 McCullagh 和 Nelder 的副本，或者如果没有，您将阅读参考资料。
另一个原则：有时是代码本身（鉴于 R 的开源性质）执行文档。从技术上讲glm，不打印任何内容，print.glm也不打印 p 值。它会print.summary.glm或print.anova.glm那会做任何印刷。学习 R 的一部分是学习打印到控制台的结果将经过一个 eval-print 循环，并且可以使用特定于对象类的函数来定制输出。
这些假设只是许多人认为的“R 的陡峭学习曲线”的一部分（尽管如果在 x 轴上用时间/努力绘制，我会称它为浅曲线。）
于 2013-04-02T15:59:39.613 回答