使用glm()函数进行logistic回归的运算,以及选择输出P值、coef值、95%置信区间的下限与上限。 logit.model <- glm(结局 ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5+指标6,data=Train, family=binomial(link="logit)) logit.result<- as.data.frame(summary(logit.model)$coefficients[, c(1, 4)]) logit.result<-...
然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。 glm(...
然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。 glm(...
然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。 glm(...
glm(formula,family=binomial(link="logit")) 解释 从上面的总结输出中,我们可以看到,性别对学生留级的概率有正向和显著的预测,而学前教育则有负向和显著的预测。具体来说,与女孩相比,男孩更有可能留级。以前上过学的学生不太可能导致留级。 为了解释参数估计值,我们需要对估计值进行指数化处理。
然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。
> lgst<-glm(testdata$species~pl,binomial(link='logit'),data=testdata) Warning messages: 1: glm.fit:算法没有聚合 2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一 >summary(lgst) Call: glm(formula = testdata$species ~ pl, family =binomial(link ="logit"), ...
family = binomial(link = "logit")) 1. 2. 解释 从上面的总结输出中,我们可以看到,性别对学生留级的概率有正向和显著的预测,而学前教育则有负向和显著的预测。具体来说,与女孩相比,男孩更有可能留级。以前上过学的学生不太可能导致留级。 为了解释参数估计值,我们需要对估计值进行指数化处理。
然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。
glm<-glm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8,family = binomial(link = "logit"),data = Data) glm summary(glm) ###逐步寻优法 forward前向选择法backward后向选择法 logit.step<-step(glm,direction = c("both")) summary(logit.step) 1.