03 instagram怎么特別關注(ins怎么設置特別關注)

lt;-pnorm(abs(ctable[, "t value"]),lower.tail = FALSE)*2

#買粉絲bining p-value

(ctable<-cbind(ctable,"p value"=p))

我著手找到回歸系數并計算p_value以確定這些結果的重要性。 回歸系數的范圍從每月含酒精飲料的0.001到一組BMI水平的2.55略高，p值表明具有統計學意義。 根據我的理解，回歸系數越接近零，就越表明預測變量的分布對于我們的響應變量的每個級別完全相同。 對于接近零的系數，這寬松地表示在響應變量上向自變量添加更多單位的效果接近于零。

可視化自變量的影響

為了清楚顯示自變量對心理健康的影響，我決定使用“ 影響”軟件包 。 由于polr函數返回估計的回歸系數，因此我使用此程序包來幫助我解釋polr結果 。

plot(Effect(focal.predictors = c("in買粉絲eLev","bmiLev"),brfss2_model))

在嘗試了幾種組合之后，我選擇顯示年收入和BMI效果圖。 我將這兩個變量用作焦點預測變量，使其他預測變量具有典型值（固定和平均）。

收入水平* BMI對心理健康的影響

根據結果​​，無論您的收入水平如何，隨著BMI的增加，處于良好心理健康狀態的可能性都會降低。 有趣的是，當您接近年收入$ 75,000時，下降的趨勢逐漸減弱。 我們可以看到，在非常糟糕的心理健康狀態下，類似的影響較小，您越富有，BMI升高對您的心理健康的影響就越小。 如果您要增加體重，那么在增加收入的同時，您的精神狀態可能會更好。

除了我所知甚少之外，我正在學習的最重要的課程之一是數據分析和數據科學是一個迭代過程。 您可以嘗試各種變量和模型，根據不斷變化的假設清理方法和可視化效果，并測試這對結果及其準確性有何影響。

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From: 買粉絲s://hackernoon.買粉絲/learning-to-understand-possible-effects-variables-such-as-in買粉絲e-and-physical-activity-have-on-a687cf3c23bc

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