全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
4030 4
2010-10-31
下面是sas的genmod过程跑出来的结果,这个结果该怎么解释呢?请高手指点一下!
Criteria For Assessing Goodness Of Fit
CriterionDFValueValue/DF
Deviance1.80E+051.14E+096301.212
Scaled Deviance1.80E+0527559.220.1528
Pearson Chi-Square1.80E+057.44E+0941233.64
Scaled Pearson X21.80E+051803411
Log Likelihood-13779.6

Analysis Of Parameter Estimates
ParameterDFEstimateStandard ErrorWald 95% Confidence LimitsChi-SquarePr > ChiSq
Intercept1-5.21680.0451-5.3053-5.128413362.7<.0001
region地区110.19030.05810.07640.304210.710.0011
region地区21-0.15260.0808-0.3110.00583.560.059
tonband1B2-10吨1-0.0390.0521-0.14120.06320.560.4545
tonband1D10吨以上10.10440.0712-0.03510.2442.150.1424
The scale parameter was estimated by the square root of Pearson's Chi-Square/DOF.
LR Statistics For Type 1 Analysis
SourceDevianceNum DFDen DFF ValuePr > FChi-SquarePr > ChiSq
Intercept1.2E+09
region1.19E+09918034137.72<.0001339.51<.0001
tonband11.15E+0921803417.970.000315.950.0003
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2013-4-22 00:00:03
请问楼主该问题解决了吗?我也想知道如何看genmod结果好坏
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2013-4-22 01:01:14
我只说我知道的,其他的等待大牛解答。
Goodness Of Fit是看模型fit数据的好坏,这个值看单个模型没什么意义,要不同模型之间对比才能比出好坏。如果是越小越好的criterier,后面应该还有个(smaller is better),所以lz的这个应该是越大越好。
Analysis Of Parameter Estimates就是你的模型右边,每个自变量前的参数。如果以p<0.05来衡量,tonband1这个变量所示的两个level都是non-significant的。
LR Statistics For Type 1 Analysis。SAS官网上对这个的解释是“each entry in the deviance column represents the deviance for the model containing the effect for that row and all effects preceding it in the table”。可以看出如果加了tonband1这个变量降低了模型的significance。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2013-4-25 00:33:31
童话牧场 发表于 2013-4-22 00:00
请问楼主该问题解决了吗?我也想知道如何看genmod结果好坏
More words about the model:

Assumed from Poisson model (it is very likely). A large Pearson Chi-Sq may indicate an over-disperson in the data, which is one of the most typical phenomenons from count data. To remedy this problem, the model uses SCALE=PEARSON (not shown here) to account for that, such as, an over-inflated error and thus shrinking the test statistic and inflating the p value, because scaled chi-sq is one unit.
Using scale is kind of an old-fashion way in such case (as I think). People may tend to look at the over-dispersion mechanism and adopt specific measures on that, such as using different distributions.

Some comments from here.

Jingju

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2015-1-16 11:26:46
看AIC值
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群