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我正在阅读此链接上的实用表：http: //www.statslab.cam.ac.uk/~rds37/teaching/statistical_modelling/Practical6.pdf

在练习 3 中，为了检验母亲的近视和父亲的近视是否同样显着，我们必须创建一个新变量

mumORdadMyopic <- (dadMyopic == "Yes") | (mumMyopic == "Yes")

然后用变量 dadMyopic、mumORdadMyopic 拟合模型。使用前面的练习作为指导，然后我们将执行

data_1 <- myopic %>% dplyr::select(-compH, -TVHR)
data_2 <- myopic %>% dplyr::select(-compH, -TVHR, -mumMyopic) %>% cbind(mumORdadMyopic))

model_1 <- glm(myopic ~ ., data = data_1, family = binomial)
model_2 <- glm(myopic ~ ., data = data_2, family = binomial)

anova(model_1, model_2, test = "LR")

我的问题是这样的：

为了测试 mumMyopic 和 dadMyopic 是否是同等重要的变量，为什么上述是我们想要执行的？我原以为我们会想要拟合一个没有 mumMyopic 的模型，以及一个没有 dadMyopic 的模型，然后比较模型的性能。

newdata_1 <- myopic %>% dplyr::select(-compH, -TVHR, -dadMyopic)
newdata_2 <- myopic %>% dplyr::select(-compH, -TVHR, -mumMyopic)

newmodel_1 <- glm(myopic ~ ., data = newdata_1, family = binomial)
newmodel_2 <- glm(myopic ~ ., data = newdata_2, family = binomial)

anova(newodel_1, newmodel_2, test = "LR")

如果 newmodel_1 和 newmodel_2 显着不同（在统计意义上），我们可以拒绝 mumMyopia 和 dadMyopia 具有相同预测能力的假设。

有人可以解释为什么我建议的方法没有达到我想要的效果，以及为什么练习的预期方法是正确的吗？

谢谢！

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