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Das ganze "Bild", das ich aus der Logistik gewonnen habe, verwirrt mich... Was mich mehr verzehrte: Wenn ich eine "NICHT-logistische" Regression durchführe (indem ich "family =" binomial " weglasse) > lrmodel <- glm ( AV ~ UV1 + UV2, data = lrdata, ) Ich bekomme die erwarteten Ergebnisse glm ( formula = AV ~ UV1 + UV2, data = lrdata) - 0. 7778 - 0. 1250 0. 1111 0. 2222 0. 5000 Estimate Std. Error t value Pr (>| t |) ( Intercept) 0. 5000 0. 1731 2. 889 0. 01020 * UV1 - 0. 2567 - 1. 948 0. 06816. UV2 0. 7778 0. Logistische Regression - Modell und Grundlagen. 2365 3. 289 0. 00433 ** --- Signif. codes: 0 '***' 0. 001 '**' 0. 01 '*' 0. 05 '. ' 0. 1 ' ' 1 ( Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0. 1797386) Null deviance: 5. 0000 on 19 degrees of freedom Residual deviance: 3. 0556 on 17 degrees of freedom AIC: 27. 182 Number of Fisher Scoring iterations: 2 UV1 ist nicht signifikant! :-) UV2 wirkt sich positiv auf AV = 1 aus! :-) Der Achsenabschnitt ist 0, 5! :-) Meine allgemeine Frage: Warum führt die logistische Regression (einschließlich "family =" binomial ") nicht erwartungsgemäß zu Ergebnissen, eine" NOT-logistic "-Regression (ohne" family = "binomial") jedoch nicht?
Der Wert ist binomial für die logistische Regression. Beispiel Der eingebaute Datensatz "mtcars" beschreibt verschiedene Modelle eines Autos mit ihren verschiedenen Motorspezifikationen. Im Datensatz "mtcars" wird der Übertragungsmodus (automatisch oder manuell) durch die Spalte am beschrieben, die ein Binärwert (0 oder 1) ist. Wir können ein logistisches Regressionsmodell zwischen den Spalten "am" und 3 anderen Spalten erstellen - hp, wt und cyl. # Select some columns form mtcars. SciFi – Seite 2. input <- mtcars[, c("am", "cyl", "hp", "wt")] print(head(input)) Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt: am cyl hp wt Mazda RX4 1 6 110 2. 620 Mazda RX4 Wag 1 6 110 2. 875 Datsun 710 1 4 93 2. 320 Hornet 4 Drive 0 6 110 3. 215 Hornet Sportabout 0 8 175 3. 440 Valiant 0 6 105 3. 460 Regressionsmodell erstellen Wir nehmen das glm() Funktion zum Erstellen des Regressionsmodells und Abrufen der Zusammenfassung zur Analyse. = glm(formula = am ~ cyl + hp + wt, data = input, family = binomial) print(summary()) Call: glm(formula = am ~ cyl + hp + wt, family = binomial, data = input) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.
139323 0. 024350 -5. 722 6. 66e-07 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0. 001 '**' 0. 01 '*' 0. 05 '. ' 0. 1 ' ' 1 Residual standard error: 0. 2801 on 48 degrees of freedom Multiple R-squared: 0. 8973, Adjusted R-squared: 0. 893 F-statistic: 209. 7 on 2 and 48 DF, p-value: < 2. Logistische regression r beispiel download. 2e-16 Man beginnt ganz unten bei der F-Statistik. Schreibweise: F(2, 48)=209, 7; p< 2, 2e-16. Die Signifikanz (p-Wert) sollte einen möglichst kleinen Wert (<0, 05) haben. Wenn dem so ist, leistet das Regressionsmodell einen Erklärungsbeitrag. Der p-Wert ist im Beispiel mit 2, 2e-16 sehr klein. Das Komma wird nämlich um 16 Stellen nach links verschoben. Der p-Wert ist im Beispiel deutlich unter 0, 05. Das Modell leistet in diesem Falle einen signifikanten Erklärungsbeitrag und es kann mit der Interpretation der weiteren Ergebnisse fortgefahren werden. Achtung: Ist die Signifikanz über 0, 05, leistet das Regressionsmodell keinen signifikanten Erklärungsbeitrag und das Verfahren bzw. die weitere Interpretation ist an dieser Stelle abzubrechen.
Hier der Code: library(dplyr) mtcars$am <- factor(mtcars$am) mtcars$am <- recode(mtcars$am, "0" = "Automatik", "1" = "Schaltgetriebe") mod2 <- lm(mpg ~ disp + am, data = mtcars) library(broom) ggplot(augment(mod2), aes(x = disp, y = mpg, color = am)) + geom_point() + geom_line(aes(y =), size = 1) + labs(x = "disp (Verdrängung / Hubraum in cubic inch)", y = "mpg - Verbrauch in miles per gallon\n(Je höher, desto sparsamer)", title = "lm(mpg ~ disp + am, data = mtcars)") Der "Trick" ist die augment -Funktion, die die Modellvorhersagen in den Datensatz aufnimmt. So können wir die Linien nach den Modellwerten einzeichnen (geom_line, ). Durch die Farb-Angabe in der ersten ggplot-Zeile werden automatisch zwei Linien erstellt für die beiden Kategorien von am. Logistische regression r beispiel data. Wichtig für die Interpretation: Dass die Linien parallel verlaufen, ist eine Modellannahme und damit kein empirisches Ergebnis! Wir wollen nun prüfen, ob diese Modellannahme gerechtfertigt ist. Verlaufen die Geraden wirklich parallel? Dazu zeichnen wir die Regressionsgeraden separat nach den beiden Autotypen ein, wie oben mit geom_smooth: Regressionsmodell mit zwei sich schneidenden Geraden Diese Überprüfung hat sich gelohnt: Die Geraden verlaufen offenbar nicht parallel.
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