スムーズな用語が一般化線形モデル（パッケージmgcv）でシンプルなライン、私は以下のコードを使用してバイナリ応答で一般化加法モデルに適合してい

Question

のようなものです。結果は次のとおりです。

Family: binomial 
Link function: logit 

Formula: 
y ~ dm + af + s(BMI) + s(sleepworkday) 

Parametric coefficients: 
      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept) -1.3683  0.1291 -10.600 < 2e-16 *** 
dmyes  -1.0930  0.3019 -3.621 0.000294 *** 
afyes  -2.5139  1.0209 -2.462 0.013801 * 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Approximate significance of smooth terms: 
       edf Ref.df Chi.sq p-value 
s(BMI)   1.000 1.000 4.834 0.0279 * 
s(sleepworkday) 1.112 1.216 5.700 0.0305 * 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

R-sq.(adj) = 0.0447 Deviance explained = 6.58% 
-REML = 247.49 Scale est. = 1   n = 606 

両方のスムーズな用語が重要であると思われます。ここで

plot(m) 

はプロットである：：

他の円滑な用語は、単純なラインのようでもある。しかし、彼らは私が使用して単純なラインを食べました。滑らかな言葉が重要なのはなぜですが、湾曲していないのですか？オプションを変更する必要がありますか？

Answer 1

p値は、曲線が直線に等しいかどうかではなく、曲線がゼロに等しいかどうかをテストするためのものです（後者は、スムージングパラメータが自動的に推定されるときに最も自然なテストではありません）。