आर में लॉजिस्टिक मॉडल का आउटपुट

Question

मैं निम्नलिखित प्रकार के लॉजिस्टिक मॉडल की व्याख्या करने का प्रयास कर रहा हूं:

mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial)

क्या predict(mdl)प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए सफलता की अपेक्षित संभावना का आउटपुट है ? क्या सभी डेटा बिंदुओं के बजाय मॉडल के प्रत्येक कारक स्तर के लिए बाधाओं को सारणीबद्ध करने का एक सरल तरीका है?

Comments

क्या आप इस बारे में अधिक सटीक हो सकते हैं कि ओआरएस को पार करने से आपका क्या मतलब है? आपके कारकों में दो से अधिक स्तर हैं?

— चुल्लू

हाँ, कारकों में क्रमशः 3 और 6 स्तर हैं। मुझे इस बात की तालिका चाहिए कि प्रत्येक संभावित संयोजन के लिए fac1और अनुमानित पूर्वानुमान क्या हैं fac2?

— जेम्स

ठीक है, @ मेरे साथ बर्न का जवाब ठीक है। हो सकता है Designफ्रेंक हरेल के पैकेज पर एक नज़र ; यह lrm()GLMs और संबंधित सामान के लिए बहुत अच्छा कार्य करता है ।

— chl

Answer 1

मदद पृष्ठों के लिए

predict.glm

स्थिति: "इस प्रकार एक डिफ़ॉल्ट द्विपद मॉडल के लिए डिफ़ॉल्ट भविष्यवाणियां लॉग-ऑड्स (लॉजिस्टिक स्केल पर प्रायिकताएं) और 'प्रकार =" प्रतिक्रिया "की अनुमानित संभावनाएं देती हैं। इसलिए, predict(mdl)लॉग (बाधाओं) को लौटाता है, और "टाइप =" प्रतिक्रिया का उपयोग करके अनुमानित संभावनाएं लौटाता है। आपको यह खिलौना मिल सकता है।

> y <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1)
> prop.table(table(y))
y
  0   1 
0.3 0.7 
> glm.y <- glm(y~1, family = "binomial")
> ## predicted log(odds)
> predict(glm.y)
        1         2         3         4         5         6         7         8 
0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 
        9        10 
0.8472979 0.8472979 
> ## predicted probabilities (p = odds/(1+odds))
> exp(predict(glm.y))/(1+exp(predict(glm.y)))
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 
> predict(glm.y, type = "response")
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 

अपने दूसरे प्रश्न के बारे में, आप जॉन फॉक्स द्वारा इफेक्ट्स-पैकेज http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/effects/index.html देख सकते हैं ; उनके जेएसएस लेख "सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के लिए आर में प्रभाव प्रदर्शित करता है" (पीपी। 8-10) भी देखें।

Comments

अति उत्कृष्ट! यह वही है जो मैं देख रहा था, धन्यवाद!

— जेम्स