检查R中GLM摘要的解释

问题描述 投票:0回答:1

只是想检查我正在做的事情是否正确!

我在几个分为两个栖息地的地方都有鸟类 - 农田和湿地。我只是想看看哪个栖息地有更高的数量。

我正在使用带泊松函数的GLM(因为它们是计数数据):

> mod <- glm(count ~ habitat, family = "poisson")

> summary(mod)


Call:
glm(formula = count ~ habitat, family = poisson)

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-0.5868  -0.4603  -0.2496  -0.2141   2.8464  

Coefficients:
                            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)                  -0.2695     1.0000  -0.269    0.788
habitatWetland                1.7331     1.0954   1.582    0.114

(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)

    Null deviance: 37.802  on 91  degrees of freedom
Residual deviance: 34.373  on 90  degrees of freedom
AIC: 48.987

Number of Fisher Scoring iterations: 6

到现在为止还挺好?

我的理解是(使用默认对比)拦截是指栖息地:农田 - 因此农田地点的估计平均数将为exp(-0.2695)。湿地的估计平均数将为exp(1.7331)。

截距p值(0.788)给出截距(即农田中的计数)显着大于零的概率(尽管我对此并不特别感兴趣)。湿地p值(0.114)给出了湿地中的数量与截距不同的概率(即与农田中的数量不同)。因此,在这种情况下,两种栖息地类型之间没有显着差异(在5%水平上)。

那一切都正确吗?还有什么我应该考虑或做的不同?

r glm poisson
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关闭,但对于湿地,速率是exp(-0.2695 + 1.7331),你对p值的理解是关闭的。 p值不是备选假设为真的概率;如果零假设为真(并且您在类似情况下收集更多数据),那么看到数据的机会至少与观察到的一样极端。

截距的p值很少有用。从其他系数的p值(0.114)可以看出,没有湿地和农田之间存在差异的证据。

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