Мне трудно интерпретировать вывод моей модели GLM с помощью семейства Gamma и функции связи журнала. Моя зависимая переменная, если «Общая сумма наличных расходов» и мои независимые переменные: «Частное медицинское страхование (да / нет)», «Год диагностики» и «Взаимодействие с частным медицинским страхованием и год». Я пытаюсь найти тенденцию в течение 4-х лет в отношении личных расходов в зависимости от страхового статуса. Также, пожалуйста, скажите мне, что означают коэффициенты + ve и -ve.
Мой код и выходные данные указаны ниже.
Большое спасибо за помощь.
Call:
glm(formula = total_oop ~ private_insur2 + year + private_insur2 *
year, family = Gamma(link = "log"), data = dfq5.1)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.2932 -1.2051 -0.5681 0.2311 4.8237
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -278.75702 128.19627 -2.174 0.0298 *
private_insur2Yes 166.72653 150.45167 1.108 0.2680
year 0.14184 0.06370 2.227 0.0261 *
private_insur2Yes:year -0.08207 0.07475 -1.098 0.2725
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for Gamma family taken to be 1.911381)
Null deviance: 2631.2 on 1399 degrees of freedom
Residual deviance: 2098.6 on 1396 degrees of freedom
AIC: 24676
Number of Fisher Scoring iterations: 7