GLM 요약의 해석 확인 중 R

Question

내가하고있는 일이 모두 올바른지 확인하고 싶습니다!

저는 여러 곳의 서식처에 농지와 습지로 분류 된 새가 있습니다. 나는 단순히 어떤 서식지가 더 많은 수를 가지고 있는지보고 싶다. 지금까지

> 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 

너무 좋아 : 나는 푸 아송 기능이있는 GLM을 (그들이 카운트 데이터이기 때문에) 사용하고

?

내 이해는 (기본 대조를 사용하여) 가로 채기는 서식지를 나타냅니다. Farmland - 농지 사이트의 예상 평균 개수는 exp (-0.2695)입니다. 습지대의 추정 평균 수는 exp (1.7331)이다.

절편 p- 값 (0.788)은 절벽 (농지의 수)이 0보다 훨씬 클 가능성을 제공합니다 (특별히 관심이 없지만). 습지 p- 값 (0.114)은 습지대 수가 횡선과 다를 가능성 (즉, 농경지와는 다른)을 제공합니다. 따라서이 경우 두 서식지 유형의 차이는 (5 % 수준에서) 유의미하지 않습니다.

그게 맞습니까? 내가 다르게 생각하거나 다르게해야하는 것은 무엇입니까?

Answer 1

하지만 습지의 경우 요금은 exp(-0.2695 + 1.7331)이며 p- 값에 대한 이해는 꺼져 있습니다. p- 값은 대체 가설이 사실 일 확률은 아니다. 귀무 가설이 사실이라면 적어도 극단적 인 데이터를 볼 수있는 기회입니다 (유사한 상황에서 더 많은 데이터를 수집해야합니다).

요격을위한 p- 값은 거의 유용하지 않습니다. 다른 계수 (0.114)의 p- 값에서 습지와 농지의 차이에 대한 증거가 없다는 것이 분명합니다.