Значение слов в словарях

wordmap

Сложность и многогранность русского языка порой удивляют даже его носителей. Особенность заключается в отсутствии структурности. Ведь очень много вольностей допускается не только при построении предложений. Использование некоторых словоформ тоже имеет несколько вариаций.

Сложности и особенности работы со словом

В русском языке огромное количество допущений, которые нельзя встретить в других культурах. Ведь в речи часто используются не только литературные слова, которых свыше 150 тысяч. Но еще и диалектизмы. Так как в России много народов и культур, их более 250 тысяч. Неудивительно, что даже носителям языка иногда необходимо отыскать точные значения слов. Сделать это можно с помощью толковых словарей или специального сервиса WordMap.

Чем удобна такая площадка? Это понятный и простой словарь значений слов, использовать который предлагается в режиме онлайн. Сервис позволяет:

• узнать точное значение слова или идиомы;
• определить его корректное написание;
• понять, как правильно в нем ставить ударение.

Площадка предлагает ознакомиться с историей возникновения слова. Тут рассказывается, из какого языка или культуры оно пришло, когда и кем использовалось в речи.

Осуществляя поиск значения слов в словаре, важно понимать его суть. Ведь звуковая составляющая каждой лексической единицы в языке неразрывно связана с определенными предметами или явлениями. Вот почему при использовании сервиса не стоит ставить знак равенства между значением искомого слова и его понятием. Они связаны между собой, но не являются единым целым. К примеру, понятие слова «центр» можно определить как середину чего-либо. Однако конкретные значения могут указывать на внутреннюю часть комнаты, города, геометрической фигуры и т. д. Иногда речь идет о медицинской организации, математике или машиностроении. В многозначности и заключается сложность русского языка.

Поиск значений через WordMap

Для того, чтобы узнать, что значит слово, была проведена кропотливая работа. Ведь разные пособия и сборники могут давать разные значения одних и тех же лексических конструкций. Чтобы получить максимально полное представление о слове, стоит обратиться к сервису WordMap. В системе есть значения из наиболее популярных и авторитетных источников, включая словари:

• Ожегова;
• Даля;
• медицинского;
• городов;
• жаргонов;
• БСЭ и т. д.

Благодаря этому можно узнать не только все книжные, но и переносные значения лексической конструкции.

Только что искали:

пзлмаа 4 секунды назад

наброук 5 секунд назад

околс 7 секунд назад

уничтожающее 11 секунд назад

бдуелр 16 секунд назад

даругпо 16 секунд назад

цуганова 17 секунд назад

глазировавшим 18 секунд назад

виллэ 18 секунд назад

кипаж 18 секунд назад

сонорный 18 секунд назад

кечачос 18 секунд назад

арони 18 секунд назад

не вызывающий уважения 18 секунд назад

кииплот 20 секунд назад

Ваша оценка

Закрыть

Спасибо за вашу оценку!

Закрыть

Последние игры в словабалдучепуху

Имя	Слово	Угадано	Время	Откуда
Игрок 1	лето	0 слов	2 часа назад	176. 59.16.27
Игрок 2	кипр	0 слов	7 часов назад	178.67.196.141
Игрок 3	котлоочистка	0 слов	7 часов назад	62.205.156.9
Игрок 4	1123454	0 слов	14 часов назад	46.165.16.110
Игрок 5	1123454	0 слов	14 часов назад	46.165.16.110
Игрок 6	картошка	1 слово	15 часов назад	5.141.102.204
Игрок 7	искаженность	50 слов	15 часов назад	95.68.114.220
Играть в Слова!

Имя	Слово	Счет	Откуда
Игрок 1	уголь	0:0	2 часа назад	176. 59.16.27
Игрок 2	молоко	0:0	2 часа назад	176.59.16.27
Игрок 3	хомут	0:0	2 часа назад	193.233.236.145
Игрок 4	иноверная	140:145	6 часов назад	178.90.177.217
Игрок 5	талер	47:44	7 часов назад	213.234.251.77
Игрок 6	метабазис	207:213	7 часов назад	178.90.177.217
Игрок 7	слаба	54:49	7 часов назад	213.234.251.77
Играть в Балду!

Имя	Игра	Вопросы	Откуда
Ольга Бузова	На одного	20 вопросов	3 часа назад	94. 233.251.225
АНЯ	На одного	10 вопросов	12 часов назад	92.244.224.240
Лиза	На одного	10 вопросов	1 день назад	85.249.17.26
Бомба фантатмк	На одного	20 вопросов	1 день назад	188.19.48.93
О	На одного	20 вопросов	1 день назад	188.19.48.93
Мушка	На двоих	5 вопросов	2 дня назад	79.105.117.50
Б	На одного	10 вопросов	2 дня назад	194.226.26.86
Играть в Чепуху!

Частица как часть речи — примеры и определение

Научим писать без ошибок и интересно рассказывать

Начать учиться

Продолжаем знакомство со служебными частями речи: на очереди — частицы! В этой статье мы расскажем, что это такое и как они делятся на разряды.

Что такое частица

Частица — это служебная часть речи, которая вносит различные эмоциональные или смысловые оттенки в предложения или помогает образовывать формы слов.

Так как частица — служебная, а не самостоятельная часть речи, она не бывает полноценным членом предложения. Однако может входить в состав других членов. Помните об этом, когда будете проводить синтаксический разбор предложения с частицами.

Пятерка по русскому у тебя в кармане!

Все правила по русскому языку под рукой

Разряды частиц

Частицы в русском языке принято делить на разряды по их значению. Всего их 3: формообразующие, смыслоразличительные и словообразовательные. Давайте разберёмся, чем они отличаются друг от друга.

Формообразующие частицы

Формообразующие частицы — это такие частицы, которые служат для образования форм слова. К ним относятся бы, б, бывало, да, давайте, давай, пускай, пусть.

Например, некоторые из них помогают образовывать условное наклонение. Это частицы б и бы.

Я хотела бы высказаться, да боюсь осуждения.

Также формообразующие частицы могут задавать повелительное наклонение. Это частицы давайте, давай, пускай, пусть.

Пускай ваш полёт пройдёт удачно!

Смыслоразличительные частицы

Смыслоразличительные (смысловые) частицы — это такие частицы, которые вносят разные смысловые оттенки в предложения и помогают выражать чувства автора.

Такие частицы могут служить для разных целей. Они могут выражать вопрос, восклицание, указание, уточнение, усиление, сомнение, отрицание, ограничение или, наоборот, смягчать требование. Давайте обратимся к примерам, чтобы разобраться подробнее.

• Вопрос могут выражать частицы ли, разве, неужели.

  Неужели ты действительно пойдёшь на выпускной?

• Оттенок восклицания предложению добавляют смысловые частицы что за, ну и.

  Что за день сегодня выдался! Сплошные пробки!

• Указывать на что-либо словами мы можем с помощью частиц вот (а вот) и вон (а вон).

  А вон и наша мама идёт! С тортом!

• Чтобы уточнить что-то, можно воспользоваться частицами именно и как раз.

  Я рада, что мой день рождения выпал именно на зиму.

• К усилительным частицам относят даже, даже и, ни, же, ведь, уж, уже, всё, всё-таки, -то.

  Он пришёл, но за весь вечер даже и слова никому не сказал.

• Если мы в чём-то сомневаемся, то можем выразить это с помощью частиц вряд ли, едва ли, навряд ли.

  Вряд ли мне ещё хоть раз выпадет такая удобная возможность.

• Если автору текста нужно задать рамки для действия, он может воспользоваться смысловыми частицами только, лишь, исключительно и почти.

  Из-за стеснения на празднике я общалась исключительно со знакомыми ребятами.

• Чтобы деликатно попросить кого-то о действии, можно добавить к глаголу частицу -ка.

  Принеси-ка мне перо и чернильницу.

• К отрицательным частицам, в свою очередь, относят не и ни.

  Вокруг школы не было ни души.

Обратите внимание!

Помните, что в русском языке бывает и двойное отрицание, когда отрицательная частица употребляется дважды. В таком случае предложение приобретает не отрицательный, а положительный смысл. Например:

Я не мог не вмешаться. — Я вмешался.

Словообразовательные частицы

Словообразовательные частицы — это такие частицы, которые помогают образовать новое слово и входят в его состав.

Речь идёт о частицах -то, -либо, -нибудь, кое-. Чаще всего они участвуют в образовании неопределённых местоимений и наречий:

что-либо, кто-нибудь, как-то, кое-кто и т. д.

Чтобы вам было удобно различать разряды частиц, мы собрали их в одной сводной таблице ниже. Сохраняйте её и пользуйтесь, если они понадобятся вам для домашней работы или подготовки к экзаменам.

Основные разряды частиц
Формообразующие
Для чего служат	Частицы	Пример
Образование условного наклонения	Б, бы	Я бы тоже хотел пойти в поход с ребятами.
Образование повелительного наклонения	Давайте, давай, пускай, пусть.	Давай проверим, не нужна ли кому помощь в саду.
Смыслоразличительные
Что выражает	Частицы	Пример
Вопрос	Ли, разве, неужели	Разве ты не голоден?
Восклицание	Что за, ну и	Ну что за шейка, что за глазки!
Указание	Вот (а вот) и вон (а вон)	А вон там пролегает чаща.
Уточнение	Именно, как раз	Всё должно было случиться именно здесь.
Усиление	Даже, даже и, ни, же, ведь, уж, уже, всё, всё-таки, -то	А ведь я говорил, что так будет!
Сомнение	Вряд ли, едва ли, навряд ли	После перелома он едва ли сможет ходить в ближайшие недели.
Ограничение	Только, лишь, исключительно, почти	Ночь была тиха, и только лишь ветер скользил меж листьев.
Смягчение требований	-ка	Подойди-ка поближе, дай тебя рассмотреть.
Отрицание	Не, ни	Я ни за что не приду больше на пляж в такую жару!
Словообразовательные
Для чего служат	Частицы	Пример
Образование неопределённых местоимений и наречий	-то, -либо, -нибудь, кое-	Её взгляд устремился куда-то далеко.

Проверьте себя

Мы разобрались в теории и теперь можем проверить, хорошо ли вы поняли, что представляет из себя частица как часть речи. Для этого выполните задание ниже.

Задание

Прочтите предложения и найдите в них частицы: одиночные и те, что входят в состав местоимений. Пользуясь таблицей выше, которая содержит все правила, определите разряд каждой из них. Объясните ваш выбор.

1. Не мешай ему, пускай сам решит, как поступить.

2. Ну и ну! Город украсили так, что и глаз не отвести!

3. Кто-то постучал именно тогда, когда я ложилась в кровать.

4. На то, что утро будет тёплым, в конце октября даже и надеяться не стоит.

5. Ночь выдалась уж настолько тёмной, что даже ног своих было не видать.

6. Разве ты не помнишь, как мы вместе читали о приключениях Гекльберри Финна, когда ты была ребёнком? А ну, принеси-ка сюда вон ту книгу!

Разберите понятие частиц и другие сложные темы на курсах русского языка в Skysmart! На онлайн-занятиях мы учим понимать, как работают правила, а не зубрить их. Понять это помогают задания для практики и примеры, которые мы составили на основе интересов школьников. Присоединяйтесь к нам на вводном занятии — это бесплатно!

Шпаргалки для родителей по русскому

Все формулы по русскому языку под рукой и бесплатно

Алёна Федотова

Автор Skysmart

К предыдущей статье

Простое осложнённое предложение

К следующей статье

Запятая перед «как»

Получите план развития речи и письма на бесплатном вводном уроке

На вводном уроке с методистом

1. Выявим пробелы в знаниях и дадим советы по обучению

2. Расскажем, как проходят занятия

3. Подберём курс

Synthesis Определение и значение — Merriam-Webster

синтез · тезис ˈsin(t)-thə-səs 

1

а

: композиция или комбинация частей или элементов, образующая единое целое0003 б

: получение вещества соединением химических элементов, групп или более простых соединений или разложением сложного соединения

с

: объединение часто различных концепций в единое целое

также : комплекс так образован

2

а

: дедуктивное рассуждение

б

: диалектическое соединение тезиса и антитезиса в более высокую ступень истины синтезатор

ˈsin(t)-thə-sist

существительное

Синонимы

• примесь
сплав
• амальгама
• объединение
• смесь
• коктейль
• комбинация
• композитный
• компаунд
• объединение
• эмульсия
• сплав
• смесь
• объединение
• смесь
• смесь

Просмотреть все синонимы и антонимы в тезаурусе 

Примеры предложений

философия, являющаяся своего рода синтезом нескольких школ западной и восточной мысли

Недавние примеры в Интернете Эти специальные ингредиенты включают экстракт бурых водорослей для дальнейшего увлажнения и повышения уровня коллагена 9. 0095, синтез , биосахариды для придания сияния, а также комплекс, состоящий из экстракта лимской фасоли, пептидов и биофлавоноидов для поддержания упругости и упругости кожи. — Адам Хёрли, , отчет Робба , 1 ​​мая 2023 г. Cambrium, ведущий немецкий стартап, специализирующийся на применении генеративного ИИ для проектирования белков и синтеза , успешно завершил сотрудничество с Ginkgo Bioworks, компанией, создающей ведущую платформу для клеточного программирования и биобезопасности. — Джон Камберс, 9 лет.0095 Forbes , 18 апреля 2023 г. Но какова цель этого синтеза ? — ПРОВОДНАЯ , 14 февраля 2023 г. Оба этих питательных вещества жизненно важны для синтеза дофамина . — Dallas News , 24 января 2023 г. Ее одержимость ремеслом подтолкнула ее к исследованиям, от религиозного прозрения до элегантной абстракции и мифических синтез . — Гамильтон Кейн, WSJ , 5 октября 2022 г. С отличным подарком для синтеза Шринивасан объединяет идеи, которые циркулируют в различных академических дисциплинах, прессе и социальных сетях. — Элейн Блэр, The New York Review of Books , 7 сентября 2022 г. Кукуруза и картофель, тем временем, богаты лейцином, аминокислотой, которая сигнализирует о первом шаге для мышечного белка 9.0095 синтез , сказал Герцлер. — Клэр Бугос, Verywell Health , 4 апреля 2023 г. Если бы исследователи могли использовать этот генетический анализ для выявления аберрантного синтеза белка , можно было бы разработать новые лекарства, препятствующие этому процессу. — Мэтью М. Курц, Scientific American , 1 ​​марта 2023 г. Узнать больше

Эти примеры программно скомпилированы из различных онлайн-источников, чтобы проиллюстрировать текущее использование слова «синтез». Любые мнения, выраженные в примерах, не отражают точку зрения Merriam-Webster или ее редакторов. Отправьте нам отзыв об этих примерах.

История слов

Этимология

Греческий, от syntithenai до вместе взятых, от syn- + tithenai класть, размещать — подробнее at do

Первое известное использование

1589, в значении, определенном в смысле 1a

Путешественник во времени

Первое известное использование синтеза было в 1589 г.

Посмотреть другие слова того же года синтетический

синтез

синтез-газ

Посмотреть другие записи поблизости

Процитировать эту запись «Синтез.»

Словарь Merriam-Webster.com , Merriam-Webster, https://www.merriam-webster.com/dictionary/synchronous. По состоянию на 2 июля 2023 г.

Копия цитирования

Детское определение

Синтез

существительное

синтез · тезис ˈsin(t)-thə-səs 

1

: сочетание частей или элементов, образующих единое целое

особенно : производство вещества соединением химически более простых веществ

2

а

: объединение часто очень разных идей в упорядоченное целое

б

: продукт, полученный таким образом

Medical Definition

синтез

существительное

синтез · тезис ˈsin(t)-thə-səs 

1

: состав или комбинация частей или элементов, образующих единое целое разложение сложного соединения

синтез белка

Еще от Merriam-Webster о синтезе

Английский: перевод synthetic для говорящих на испанском языке

Britannica English: перевод synthetic для говорящих на арабском языке

Britannica. com: статья в энциклопедии о synthetic

Последнее обновление: 3 мая 2023 г. — Обновлены примеры предложений

Подпишитесь на крупнейший словарь Америки и получите тысячи дополнительных определений и расширенный поиск без рекламы!

Полный текст Merriam-Webster

Логистический регрессионный анализ | Stata Annotated Output

На этой странице показан пример регрессионного анализа логистической регрессии со сносками, объясняющими выход. Эти данные были собраны по 200 учащимся средних школ и баллы по различным тестам, в том числе по естественным наукам, математике, чтению и общественным наукам ( socst ). Переменная женский является дихотомической переменной, кодируемой 1, если учащийся женщина и 0, если мужчина.

Потому что у нас нет подходящего дихотомического переменной для использования в качестве нашей зависимой переменной, мы создадим ее (которую мы позвоните honcomp , для состава с отличием) на основе непрерывной переменной написать . Мы не выступаем за создание дихотомических переменных из непрерывные переменные; скорее, мы делаем это здесь только для целей этого иллюстрация.

  используйте https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsb2, очистить

сгенерировать honcomp = (записать >=60)
logit honcomp женский читать наука  

 Итерация 0: логарифмическая вероятность = -115,64441
Итерация 1: логарифмическая вероятность = -84,558481
Итерация 2: логарифмическая вероятность = -80,491449
Итерация 3: логарифмическая вероятность = -80,123052
Итерация 4: логарифмическая вероятность = -80,118181
Итерация 5: логарифмическая вероятность = -80,11818

Логит-оценки Количество наблюдений = 200
                                                  LR chi2(3) = 71,05
                                                  Вероятность > хи2 = 0,0000
Логарифмическая вероятность = -80,11818 Псевдо R2 = 0,3072

-------------------------------------------------- ----------------------------
     хонкомп | Коэф.  стандарт Ошиб. z P>|z| [95% Конф. интервал]
----------------------------+------------------------------------ ----------------------------
      женщина | 1,482498 ,4473993 3,31 0,001 ,6056111 2,359384
        читать | .1035361 .0257662 4.02 0.000 .0530354 .1540369
     наука | .0947902 .0304537 3,11 0,002 .035102 .1544784
       _против | -12,7772 1,97586 -6,47 0,000 -16,64982 -8,904589
-------------------------------------------------- ----------------------------
 

---

Журнал итераций

 Итерация 0: логарифмическая вероятность = -115,64441
Итерация 1: логарифмическая вероятность = -84,558481
Итерация 2: логарифмическая вероятность = -80,491449
Итерация 3: логарифмическая вероятность = -80,123052
Итерация 4: логарифмическая вероятность = -80,118181
Итерация 5:   логарифмических правдоподобий = -80,11818 

а. Это список логарифмических вероятностей на каждой итерации. (Помните, что логистическая регрессия использует максимальную вероятность, т. е. итеративная процедура.) Первая итерация (называемая итерацией 0) — это журнал вероятность «нулевой» или «пустой» модели; то есть модель без предикторов. На следующей итерации предиктор(ы) включаются в модель. На каждой итерации логарифмическая вероятность увеличивается, потому что цель состоит в том, чтобы максимизировать логарифмическую вероятность. Когда разница между последовательных итераций очень мало, говорят, что модель «сошлись», итерация останавливается и отображаются результаты. Для дополнительную информацию об этом процессе см. в разделе Модели регрессии для категориальных и ограниченных зависимых переменных, третье издание, авторы Дж. Скотт Лонг и Джереми Фриз.

---

Обзор модели

 Логит-оценки Количество наблюдений  c  = 200
                                                  LR chi2(3)  d  = 71,05
                                                  Prob > chi2  e  = 0,0000
Логарифмическая вероятность = -80,11818  б  Псевдо R2  f  = 0,3072 

б. Логарифмическая вероятность — это логарифмическая вероятность окончательного модель. Значение -80,11818 само по себе не имеет смысла; скорее это можно использовать для сравнения вложенных моделей.

в. Количество наблюдений – Это количество наблюдений, которые были используется в анализе. Это число может быть меньше, чем общее количество наблюдения в вашем наборе данных, если у вас есть пропущенные значения для любого из переменные, используемые в логистической регрессии. Stata использует удаление по списку по умолчанию, что означает, что если отсутствует значение какой-либо переменной в логистической регрессии, весь случай будет исключен из анализа.

д. LR chi2(3) — это отношение правдоподобия (LR) хи-квадрат. тест. Статистику вероятности хи-квадрат можно рассчитать вручную. как 2*(115,64441 – 80,11818) = 71,05. Это минус два (т.е. -2) раза разница между начальной и конечной логарифмической вероятностью. Номер в скобках указано число степеней свободы. В этом модели есть три предиктора, поэтому есть три степени свободы.

эл. Prob > chi2 – это вероятность получения статистика хи-квадрат при условии, что нулевая гипотеза верна. В других Другими словами, это вероятность получения этой статистики хи-квадрат (71,05), если на самом деле никакие независимые переменные, взятые вместе, не влияют на зависимая переменная. Это, конечно, p-значение, которое сравнивается с критическое значение, возможно, 0,05 или 0,01, чтобы определить, является ли модель в целом статистически значимый. В этом случае модель статистически значимо, потому что p-значение меньше 0,000.

ф. Псевдо R2 – Это псевдо R-квадрат. Логистика регрессия не имеет эквивалента R-квадрата, который находится в OLS регресс; однако многие люди пытались придумать его. Есть большое разнообразие статистики псевдо-R-квадрата. Потому что эта статистика не означает, что R-квадрат означает в регрессии МНК (доля дисперсии объясняются предикторами), мы предлагаем интерпретировать это статистика с большой осторожностью.

---

Оценки параметров

 ------------------------------------------------ ------------------------------
     хонкомп  г  | Коэф.  ч  станд. Ошиб.  i  z  j  P>|z|  j  [95% конф. интервал]  к 
----------------------------+------------------------------------ ----------------------------
      женщина | 1,482498 ,4473993 3,31 0,001 ,6056111 2,359384
        читать | .1035361 .0257662 4.02 0.000 .0530354 .1540369наука | .0947902 .0304537 3,11 0,002 .035102 .1544784
       _против | -12,7772 1,97586 -6,47 0,000 -16,64982 -8,904589
-------------------------------------------------- ---------------------------- 

г. honcomp — это зависимая переменная в нашей логистической регресс. Переменные, перечисленные ниже, являются независимыми переменными.

ч. Коэф. . – Это значения для логистической регрессии. уравнение для прогнозирования зависимой переменной по независимой переменной. Они указаны в логарифмических единицах шансов. Подобно регрессии МНК, уравнение прогноза равно

log(p/1-p) = b0 + b1*женщина + b2*чтение + b3*наука

, где p — вероятность попасть в состав с отличием. Выраженная через переменные, использованные в этом примере, логистическая уравнение регрессии:

log(p/1-p) = -12,7772 + 1,482498*женщина + 0,1035361*чтение + 0947902*наука

Эти оценки говорят вам о взаимосвязи между независимыми переменные и зависимая переменная, где зависимая переменная находится на логит шкала. Эти оценки говорят о количестве увеличение прогнозируемых логарифмических шансов honcomp = 1, которое было бы предсказано увеличение предиктора на 1 единицу при неизменности всех остальных предикторов. Примечание. Для независимых переменных, которые не значимы, коэффициенты достоверно не отличаются от 0, что следует учитывать при интерпретации коэффициентов. (См. столбцы с z-значениями и p-значениями относительно проверки того, являются ли коэффициенты статистически значимый). Поскольку эти коэффициенты выражены в логарифмических единицах, они часто трудно интерпретировать, поэтому их часто переводят в отношение шансов. Ты можно сделать это вручную, возведя коэффициент в степень или используя или с помощью команды logit или с помощью команды logit .

женский – Коэффициент (или оценка параметра) для переменная женщина равна 1,482498. Это означает, что при увеличении на единицу женский (другими словами, переход от мужского к женскому), мы ожидаем 1,482498 увеличение логарифмических шансов зависимой переменной honcomp , удерживая все остальные независимые переменные постоянны. читать – За каждое увеличение оценки чтения на одну единицу (так, для каждый дополнительный балл в тесте на чтение), мы ожидаем увеличения на 0,1035361 логарифмические шансы honcomp , содержащий все остальные независимые переменные постоянный. наука – За каждое увеличение балла по науке на одну единицу мы ожидать увеличения логарифмических коэффициентов honcomp на 0,0947902, сохраняя все остальные независимые переменные константы. константа – это ожидаемое значение логарифмических шансов honcomp , когда все предикторы равны нулю. В большинстве случаев, это не интересно. Кроме того, часто ноль не является реалистичным значением. чтобы взять переменную.

и. Станд. Ошиб. — это стандартные ошибки, связанные с коэффициенты. Стандартная ошибка используется для проверки того, является ли параметр значительно отличается от 0; путем деления оценки параметра на стандартная ошибка, вы получаете z-значение (см. столбец с z-значениями и p-значениями). Стандартные ошибки также могут быть использованы для формирования доверительного интервала для параметр, как показано в последних двух столбцах этой таблицы.

л. z и P>|z| — Эти столбцы содержат z-значение и двустороннее p-значение, используемые при проверке нулевой гипотезы о том, что коэффициент (параметр) равен 0.   Если вы используете двусторонний тест, вы сравните каждое p-значение к предварительно выбранному значению альфы. Коэффициенты, имеющие p-значения меньше, чем альфа, являются статистически значимыми. Например, если вы выбрали альфа равным 0,05, коэффициенты, имеющие p-значение 0,05 или меньше, будут статистически значимо (т. е. можно отвергнуть нулевую гипотезу и сказать, что коэффициент существенно отличается от 0). Если вы используете односторонний тест (т. е. вы прогнозируете, что параметр будет двигаться в определенном направлении), то вы можете разделить p-значение на 2, прежде чем сравнивать его с предварительно выбранной альфой уровень. При двустороннем тесте и альфе 0,05 вы можете отклонить нулевое значение. гипотеза о том, что коэффициент для женский равен 0.  коэффициент 1,482498 значительно больше 0. Коэффициент для при чтении составляет 0,1035361, что значительно отличается от 0, используя альфа 0,05, потому что его p-значение равно 0,000, что меньше 0,05. Коэффициент для науки составляет 0,0947902, что значительно отличается от 0 с использованием альфа 0,05, потому что его значение p равно 0,000, что меньше, чем 0,05.

к. [95% конф. Interval] — показывает 95% доверительный интервал для коэффициент. Это очень полезно, так как помогает понять, как высоко и как низким может быть фактическое значение генеральной совокупности параметра. Уверенность интервалы связаны с p-значениями так, что коэффициент не будет статистически значимым, если доверительный интервал включает 0,

---

Отношение шансов

В следующем примере мы проиллюстрируем интерпретацию отношения шансов. Мы будем использовать логистическую команду , чтобы вместо этого увидеть отношение шансов. коэффициентов. В этом примере мы упростим нашу модель, чтобы у нас есть только один предиктор, бинарная переменная female . Прежде чем мы запустив логистическую регрессию, мы будем использовать команду tab для получения перекрестная таблица двух переменных.

  выступ с внутренней резьбой honcomp  

 | honcomp
    женщина | 0 1 | Общий
--------------------------+----------------------+----------
      мужчина | 73 18 | 91
    женщина | 74 35 | 109
--------------------------+----------------------+----------
     Итого | 147 53 | 200 

Если разделить число мужчин, состоящих в отличниках, 18, на количество мужчин, не состоящих в почетном составе, 73, получаем шанс находясь в составе с отличием для мужчин, 18/73 = 0,24657534. Если мы сделаем то же самое для женщины, мы получаем 35/74 = 0,47297297. Чтобы получить отношение шансов, что является отношением двух шансов, которые мы только что вычислили, мы получаем 0,47297297/0,24657534 = 1,9181682. Как мы видим в выводе ниже, это именно то отношение шансов, которое мы получаем из логистической команды . Вещь здесь следует помнить, что вы хотите, чтобы группа кодировалась как 1, а не группа, кодируемая как 0, поэтому honcomp=1/honcomp=0 как для мужчин, так и для женщин, а затем шансы для женщины/коэффициенты для мужчин, потому что женщины кодируются как 1.

Относительно 95% доверительный интервал, мы не хотим, чтобы он включал значение 1. Когда мы рассматривали коэффициенты, мы не хотели доверительный интервал, чтобы включить 0. Если мы возведем 0 в степень, мы получим 1 (ехр(0) = 1). Следовательно, это два способа сказать одно и то же. Как вы можете видеть, что 95% доверительный интервал включает 1; следовательно, отношение шансов равно не является статистически значимым. Поскольку нижняя граница 95% доверительный интервал настолько близок к 1, что p-значение очень близко к 0,05.

Есть еще несколько моментов, на которые следует обратить внимание в отношении вывода ниже. Первый заключается в том, что хотя у нас есть только одна предикторная переменная, тест на шансы коэффициент не соответствует общему тесту модели. Это потому что статистика z на самом деле является результатом критерия хи-квадрат Вальда, в то время как критерий общей модели представляет собой отношение правдоподобия хи-квадрат. В то время как эти два типы тестов хи-квадрат асимптотически эквивалентны, в небольших выборках они могут отличаться, как здесь. А еще у нас есть несчастный ситуация, при которой результаты двух тестов дают разные выводы. Это не случаются очень часто. В такой ситуации трудно понять, что заключить. Можно рассмотреть мощность, или можно решить, если шансы отношение этой величины важно с клинической или практической точки зрения.

  логистика honcomp женский  

 Логистическая регрессия Количество наблюдений = 200
 LR хи2(1) = 3,94
 Вероятность > хи2 = 0,0473
Логарифмическая вероятность = -113,6769 Псевдо R2 = 0,0170  -------------------------------------------------- ----------------------------
 хонкомп | Стандартное отношение шансов.