Hosmer-Lemeshow检验（HL检验）为模型拟合指标，其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况，如果p值大于0.05，则说明通过HL检验，即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05，则说明没有通过HL检验，预测值与真实值之间有着明显的差异，即说明模型拟合度较差。一般不能根据这一个指标判断是...
(1)霍斯默-莱梅肖检验 在霍斯默-莱梅肖拟合优度检验中,显著性p值越大(p>0.05),表明模型拟合越好。而在此检验中,本模型的显著性p为0.697,远大于0.05,显示该模型拟合效果非常好。 (2)模型系数的Ominibus检验 在Ominibus检验中,显著性p值越小(p<0.05),表明模型的显著性越强。而在此检验中,本模型的显著性p为0...
两配对样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下,通过对两配对样本的分析,推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异的方法 常用检验方法 McNemar检验(检验分析的变量是二值变量) McNemar检验采用二项分布检验的方法,计算分布是否服从概率p为0.5的二项分布,最终比较的是单侧P值与α的大小 符号检验:采用二...
看t值和P值。在霍斯默莱梅肖检验结果中，t值表示变量显著性检验的t统计量，P值是用来判定假设检验结果的一个参数，所以霍斯默莱梅肖检验结果看t值和P值即可。霍斯默莱梅肖检验的预测结果和实际结果的拟合优度，大于0.05好，容易得出好结果。
在统计学中,这种表格常用于检验两个分类变量是否独立,或者分析它们之间的关联性。 三、霍斯默莱梅肖列联表的解读步骤 1.数据收集与整理:首先,收集需要分析的分类变量的数据,并将数据整理成适合构建列联表的格式。通常,每个单元格中的数据表示两个分类变量同时出现的次数。 2.构建列联表:根据收集的数据,构建霍斯...