में anova() के साथ दो रैखिक मॉडल की तुलना करना मुझे समझ में नहीं आता कि इस आउटपुट में पी-वैल्यू का क्या अर्थ है। मेरा मतलब पी-वैल्यू नहीं है, लेकिन इस मामले में।आर
> Model 1: sl ~ le + ky
> Model 2: sl ~ le
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1 97 0.51113
2 98 0.51211 -1 -0.00097796 0.1856 0.6676
मैं ऐसा ही कुछ मिलता है, और अब मैं जो मॉडल सोच रहा हूँ बेहतर विकल्प है। जैसा कि केवल एक है और दो पी-मूल्य नहीं है, मैं उलझन में हूं। मैं अलग सारांश (MODEL1) या सारांश (MODEL2)
अभी सेवा का उपयोग pvalues अगर
> fm2<-lm(Y~X+T)
और
> fm4<-lm(Y~X)
(टी मेरी सूचक चर जा रहा है), तो मुझे क्या करना
> anova(fm2,fm4)
यह शून्य परिकल्पना H0: alpha1==alpha2परीक्षण करता है(Ha: alpha1!=alpha2) ग (अल्फा मेरी अवरोधन किया जा रहा है) तो यह परीक्षण किया जाता है कि क्या यह एक अंत: खंड (=>alpha1==alpha2) के लिए बेहतर है, या दो अवरोध (alpha1!=alpha2)
इस मामले अब हम स्पष्ट रूप से रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार आरंभ करेगा, चूंकि पी-मान 0.6676 है।
इसका मतलब यह होगा कि हमें मॉडल fm4 मॉडल के साथ चिपकना चाहिए, क्योंकि यह हमारे डेटा के लिए अधिक उपयुक्त है।
क्या मैंने निष्कर्ष निकाला है? मैंने अपनी पूरी कोशिश की, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि पी-वैल्यू का क्या अर्थ है। जैसा कि केवल वही है, मैंने यही सोचा कि इसका मतलब हो सकता है। क्या कोई चीजों को साफ़ कर सकता है?