负置信区间答案

【问题标题】：Negative Confidence Interval负置信区间
【发布时间】：2017-10-23 07:15:07
【问题描述】：

这是我的模型的置信区间：

> confint(tbest,level=0.90)
                        5 %          95 %
(Intercept)        7.7300811475 14.4907225225
age                0.0163843843  0.0732836893
sex                0.7901979755  3.1819643312
betadiet           0.0001948422  0.0007758837
vituse            -2.0411193539 -0.4811121339
calories          -0.0010620015  0.0010316039
quetelet          -0.2400225686 -0.1143914971
fiber              0.1022553071  0.2886850591
smokstat           0.2034217522  4.7632612497
calories:smokstat -0.0031382219 -0.0006940886

我对卡路里的相互作用感兴趣：smokstat。似乎我得到了一个负值。我如何在我的结果中解释这一点？我是否将其四舍五入并得出结论我接受原假设？

【问题讨论】：

表示交互项的符号为负（这并不意味着舍入或忽略该值！）。例如，当您的卡路里计数增加时，smokstat 对 y 的影响会降低

标签： r statistics

【解决方案1】：

有趣的问题。如您所见，您的上限实际上接近于 0，这意味着通过选择稍微不同的 alpha（alpha 我的意思是 1 级），这两者之间的交互在统计上是不显着的。

鉴于我不知道你有多少数据点或你如何训练你的模型，我不相信这个结果。

【讨论】：

这是我最终的回归模型。似乎当我的 alfa=0.99 时，我得到负 0.5% 到正值 99.5%
当您的下限为负数而您的上限为正数时，这意味着您正在测试的术语静态无关紧要。
嗯，当我检查我的模型摘要时，交互作用很重要。在 anova 结果中也是如此，但在 a=0.90 的水平上，上下限都是负的
我没有说交互是微不足道的我说我不相信你得到的结果，因为我不知道你是如何训练你的模型和你使用的数据的。