logistics中的hosmer and Lemeshow Test

请看维基百科对hosmer and lemeshow test的解释：
http://en.wikipedia.org/wiki/Hosmer%E2%80%93Lemeshow_test
这个检验跟卡方检验非常相似，就是检验期望的观测频率和实际的观测频率的接近程度的统计量，两者越吻合，检验值越小，P值越大。而我们希望看到的结果是实际的观测频率接近期望的观测频率，所以应该是检验值越小，P值越大才越好。
大家有觉得我不对的地方欢迎指教。

学习了

newyearliu 发表于 2010-6-9 11:38
其零假设是期待频数和观测频数一致。零假设不能拒绝的话说明模型拟合度高，而零假设不能拒绝的基础是p-valu ...

终于明白了些

Hosmer and Lemeshow Test这是一个方程拟合度检验，做的是虚无假设，假设拟合无偏差，查看sig值，如果是>0.05，说明应该接受结果，即认同拟合方程与真实的方程基本没有偏差。也就是说这个sig值越大越好。

吴明隆《spss与统计应用分析》P537页，指出“采用Hosmer-Lemeshow检验法，如果Hosmer-Lemeshow检验值未达到显著性水平，则表示模型拟合优度较好（该解释与卡方检验正好相反）。”并针对例子，指出P=0.061，大于0.05，未达到显著性水平，说明整体回归模型的拟合优度良好，表示自变量可以有效预测因变量。

我也觉得薛薇的书写错了，为什么会出现如此匪夷所思的错误，出书育人，责任重大，统计学本身就很比较难学，被这些人这么一搞，真的是难上加难，希望大师们多多深入日常工作实际，案例里面贴近现代人们的日常生活，别再举一些，灯泡使用寿命之类的。唉，不说了，说多了，都是泪。不是崇洋媚外，个人感觉，教材的易读性方面，确实和国外的差距较大。

If the p-value is small, this is indicative of poor fit.It should be emphasized that a large p-value does not mean the model fits well, since lack of evidence against a null hypothesis is not equivalent to evidence in favour of the alternative hypothesis.

是的，越大越好，需要大于0.05

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。网页版SPSSAU可以进行此检验。

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