আর লজিস্টিক মডেলের আউটপুট

Question

আমি নিম্নলিখিত ধরণের লজিস্টিক মডেলটি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছি:

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

predict(mdl)সাফল্যের প্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়ার ফলাফল কি প্রতিটি ডাটা পয়েন্টের জন্য? সমস্ত ডেটা পয়েন্টের চেয়ে মডেলের প্রতিটি ফ্যাক্টর স্তরের পক্ষে প্রতিকূলতাকে ট্যাবলেট করার কি কোনও সহজ উপায় আছে?

Comments

ওআরএসকে ক্রস-ট্যাবুলেটেটিং করে আপনি কী বোঝাতে চেয়েছেন সে সম্পর্কে আপনি আরও সুনির্দিষ্ট হতে পারেন? আপনার কারণগুলির দুটি স্তরের বেশি রয়েছে?

— chl

হ্যাঁ, উপাদানগুলির যথাক্রমে 3 এবং 6 স্তর রয়েছে। আমি যা পূর্বাভাস মতভেদ প্রতিটি সম্ভাব্য সংযুক্তির জন্য হয় একটি টেবিল অনুপস্থিত করছি fac1এবং fac2।

— জেমস

ঠিক আছে, @ বার্ডের উত্তর আমার সাথে ঠিক আছে। Designফ্রাঙ্ক হ্যারেলের প্যাকেজটি একবার দেখে নিতে পারেন ; এটি lrm()জিএলএম এবং সম্পর্কিত স্টাফগুলির জন্য খুব সুন্দর ফাংশন রয়েছে ।

— chl

Answer 1

জন্য সহায়তা পৃষ্ঠা

predict.glm

রাষ্ট্র: "সুতরাং একটি ডিফল্ট দ্বিপদী মডেলের জন্য ডিফল্ট পূর্বাভাসগুলি লগ-প্রতিক্রিয়া (লগিট স্কেলে সম্ভাব্যতা) এবং 'টাইপ =" প্রতিক্রিয়া "" পূর্বাভাসের সম্ভাবনা দেয় "। সুতরাং, predict(mdl)লগটি (প্রতিকূলতা) প্রদান করে এবং "টাইপ =" প্রতিক্রিয়া "ব্যবহার করে পূর্বাভাসপ্রাপ্ত সম্ভাব্যতাগুলি ফিরে আসে You আপনি খেলনাটির উদাহরণটি শিক্ষণীয় খুঁজে পেতে পারেন:

> 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 

আপনার দ্বিতীয় প্রশ্ন সম্পর্কে, আপনি জন ফক্স দ্বারা প্রভাব-প্যাকেজ http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/effects/index.html দেখতে পারেন ; তাঁর জেএসএস নিবন্ধটি "জেনারাইজড লিনিয়ার মডেলগুলির জন্য আর এফেক্টগুলি প্রদর্শন করে" দেখুন (পৃষ্ঠা 8-10)।

Comments

অসাধারণ! আমি ঠিক তাই খুঁজছিলাম, ধন্যবাদ!

— জেমস 14