R 예측 변수를 glm 및 범주 형 변수와 함께 복제

Question

나는 범주 형 예측 변수와 이진 응답을 사용하여 R에 glm을 작성합니다. 내 데이터는 다음과 같이이다 (하지만 훨씬 더 크고 여러 예측) :

y <- c(1,1,1,0,0) #response 
x <- c(0,0,0,1,2) #predictor 

이 데이터 (하지만이 숫자로 표시), 나는이 한 범주이기 때문에

:

y <- as.factor(y) 
x <- as.factor(x) 

그리고 다음을 I 내 모델 구축 :

g1 <- glm(y~x, family=binomial(link="logit")) 

그러나 모델의 세부 사항은 다음과 같습니다

g1 
Call: glm(formula = y ~ x, family = binomial(link = "logit")) 
Coefficients: 
(Intercept)   x1   x2 
     24.57  -49.13  -49.13 
Degrees of Freedom: 4 Total (i.e. Null); 2 Residual 
Null Deviance:  6.73 
Residual Deviance: 2.143e-10 AIC: 6 

그리고 요약이다 : R은 X1과 X2에있는 X 예측 중복 왜

summary(g1) 
Call: 
glm(formula = y ~ x, family = binomial(link = "logit")) 

Deviance Residuals: 
     1   2   3   4   5 
6.547e-06 6.547e-06 6.547e-06 -6.547e-06 -6.547e-06 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) 
(Intercept)  24.57 75639.11  0  1 
x1    -49.13 151278.15  0  1 
x2    -49.13 151278.15  0  1 

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) 

Null deviance: 6.7301e+00 on 4 degrees of freedom 
Residual deviance: 2.1434e-10 on 2 degrees of freedom 
AIC: 6 

Number of Fisher Scoring iterations: 23 

가 이해가 안 무엇입니까? x1과 x2는 무엇을 의미합니까?

y ~ B0 + B1 * x 형식의 추정치를 명시 적으로 모델에 써야하기 때문에 x가 2로 나뉘어 x1 및 x2 ...

도움 주셔서 감사합니다.

Answer 1

x을 요인으로 사용했기 때문에 발생합니다. 이 요소는 세 가지 수준 (0, 1 및 2)을 갖습니다. 회귀 모델에 범주 형 변수를 배치 할 때 참조 유형을 사용하는 것이 코딩 방법 중 하나입니다. 이 경우 R은 0 레벨을 참조 카테고리로 만들기로 선택했습니다. 그러면 x1과 x2의 계수는 각각 0과 2뿐만 아니라 0과 1 사이의 레벨의 차이입니다.

이것은 회귀 분석에서 매우 표준이므로 너무 놀랍지 않아야합니다. 아마도 R이 어떻게 계수를 명명했는지에 대해 혼란 스러웠을 것입니다.