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devianceTest

構文

tbl = devianceTest(mdl)

説明

tbl = devianceTest(mdl) は一般化線形モデル mdl の逸脱度分析テーブルを返します。tbl は近似モデルが定数モデルよりも大幅に良好な近似をしているかどうかの検定結果を示します。

入力引数

mdl

一般化線形モデル。fitglm または stepwiseglm を使用して構築した完全な GeneralizedLinearModel オブジェクト、または compact を使用して構築したコンパクトな CompactGeneralizedLinearModel オブジェクトを指定します。

出力引数

tbl

2 行 4 列のテーブル。

  • 1 行目は定数モデルに関連しています。

  • 2 行目は mdl のフル モデルに関連しています。

  • 列は以下のとおりです。

    Deviance逸脱度は対応するモデル (mdl または定数) および飽和モデルの対数尤度間の差分の 2 倍です。逸脱度検定の検定統計量は、検定対象モデル mdl と定数モデルの対数尤度間の差分の 2 倍です。詳細は、逸脱度を参照してください。
    DFE自由度の誤差度合。観測数から対応するモデル内のパラメーター数を差し引いた値です。
    chi2Stat

    F 統計量またはカイ二乗統計量。分散が推定される場合は F 統計量、そうでない場合はカイ二乗統計量です。

    • "カイ二乗統計量" は定数モデルの逸脱度とフル モデルの逸脱度の誤差です。

    • "F 統計量" は定数モデルの逸脱度とフル モデルの逸脱度の誤差を推定値の分散で除算した値です。

    pValue検定に関連付けられた p 値。(モデル内の係数の数 - 1) 自由度を使用したカイ二乗統計量か、 (モデル内の係数の数 - 1) 分子の自由度と DFE の分母の自由度を使用した F 統計量のいずれかです。

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一般化線形モデルで逸脱度検定を実行します。

一般化線形モデルを構築します。

rng('default') % for reproducibility
X = randn(100,5);
mu = exp(X(:,[1 4 5])*[.4;.2;.3]);
y = poissrnd(mu);
mdl = fitglm(X,y,'linear','Distribution','poisson');

モデルが定数と統計的に著しく異なるかどうかを検定します。

tbl = devianceTest(mdl)
tbl=2×4 table
                                           Deviance    DFE    chi2Stat      pValue  
                                           ________    ___    ________    __________

    log(y) ~ 1                              128.58     99                           
    log(y) ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4 + x5     83.726     94      44.858     1.5502e-08

値は非常に小さく、このモデルが定数とは有意に異なることを示しています。

詳細

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