R'de lojistik modelin çıktısı

Aşağıdaki lojistik modelini yorumlamaya çalışıyorum:

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

predict(mdl)Her veri noktası için beklenen başarı oranlarının çıktısı var mı ? Tüm veri noktalarından ziyade modelin her bir faktör seviyesi için olasılıkları tablo haline getirmenin basit bir yolu var mı?

r logistic generalized-linear-model

— James
kaynak

OR'leri çapraz tablolandırarak ne demek istediğiniz hakkında daha kesin olabilir misiniz? Faktörleriniz ikiden fazla seviyeye sahip mi?

— chl

Evet, faktörler sırasıyla 3 ve 6 seviyelidir. Ben tahmin oran her olası kombinasyon için ne bir tablo isteyen kulüpler fac1ve fac2.

— James

Tamam, @ Bernd'ın yanıtı bana iyi geldi. Belki DesignFranck Harrell'in paketine bir bakın ; lrm()GLM'ler ve ilgili şeyler için çok güzel fonksiyonlara sahiptir .

— chl

İçin yardım sayfaları

predict.glm

durumu: "Böylece varsayılan bir binom modeli için varsayılan tahminler log-odds'dur (logit ölçeğindeki olasılıklar) ve 'type =" yanıt "' öngörülen olasılıkları verir". Bu nedenle, predict(mdl)günlüğü (olasılıklar) döndürür ve "type =" yanıt "kullanarak öngörülen olasılıkları döndürür.

> 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

İkinci sorunuzla ilgili olarak, John Fox'un http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/effects/index.html efekt paketini kontrol etmek isteyebilirsiniz ; ayrıca bkz. "Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller için R'de Efekt Göstergeleri" adlı JSS makalesi (s. 8-10).

— Bernd Weiss
kaynak

Mükemmel! Tam da aradığım şey bu, teşekkürler!

— James