在二项Logistic回归中R计算什么类型的p值，以及记录在哪里？
当我阅读？glm（）的文档时，我发现没有参考p值的计算。
答案 0 :(得分：2)
p值由函数summary.glm计算。请参阅?summary.glm了解（非常简短）有关如何计算这些内容的信息。
有关更多信息，请键入
查看源代码summary.glm
在R命令提示符下。在那里，您将找到创建对象pvalue的代码行。请回过头来看看如何（有条件地）计算p值计算的组成部分。
答案 1 :(得分：1)
R的作者写了一些帮助系统，其中考虑了几个原则：紧凑性（不要写更多，不是教科书），准确性，以及好奇和受过良好教育的观众。它真的 为其他统计学家编写。这个开头句子的“好奇”部分是为了提出一个问题，为什么你还没有按照?glm页面中的各种链接提出问题：到summary.glm你会找到一个答案来解决你的模棱两可的问题或anova.glm你会找到另一个可能的答案。帮助作者确实希望您将遵循这些链接和阅读整个页面和执行示例。你会注意到即使你到summary.glm之后也没有提到“二元逻辑回归”，因为他们几乎都认为你有充分的统计数据，并且有McCullagh和Nelder的副本，或者如果没有您将阅读参考文献。
另一个原则：有时它是代码本身（鉴于R的开源特性）执行文档。从技术上讲，glm不会打印任何内容，print.glm不会打印p值。它将是print.summary.glm或print.anova.glm进行任何打印。学习R的一部分是学习打印到控制台的结果将经历一个eval-print循环，并且可以使用特定于对象类的函数来定制输出。
这些假设只是许多人认为“R的陡峭学习曲线”的一部分（尽管如果在x轴上用时间/努力绘制，我会称之为浅曲线。）