을 가지고 나는r에 GLM 기능 x가 2 개 이상의 수준
glm(formula = y ~ x1 + x2 + x3, family = binomial(logit), data = birds_poop)
이 x {x1, x2, }의 매개 변수 추정을 줄 것이다 알고있다.
x가 2 단계 이상인 경우 참조 수준을 설정하는 방법과 glm 함수를 사용하여 x의 각 수준에 대한 매개 변수 예상치를 표시하는 방법을 알려주세요.
예를 들어, 1 개는 내가 X1-LEVEL0이 기준 레벨이라고 가정 1 개 - 레벨 2, X1-LEVEL3 및 1 개 - 레벨 4에 대한 매개 변수 추정치를 얻을 수있는 방법 4 레벨을 가지고 말할 수 있습니다.
R은 치료 대조를 사용합니다. 다른 유형의 명암으로 변경할 수 있으며 자세한 정보는 help(contrasts) 및 help(C)에서 확인할 수 있습니다. 기본 설정을 사용하면 (Intercept) 용어는 x1-level0 및 기본 레벨의 다른 모든 변수가있는 경우 로그 (확률) 눈금에 대한 예상 값이거나 숫자 변수의 경우 0 값입니다. R은 기준 수준이 아닌 요인 수준에 대한 매개 변수 추정치를보고합니다. 일반적인 질문은 factor() 함수로 쉽게 수행 할 수있는 참조 레벨을 변경하는 방법입니다. predict을 사용할 수도 있습니다.
glm에 대한 도움말 파일과 모든 링크를 읽어야합니다. 도움말 페이지의 또 다른 멋진 특징은 그들이 자주 실습 예제를 포함하고 있으며 추가 질문이 있고 좋은 예를 공식화하는 데 어려움이있는 경우 그 중 하나를 수정하면 토론이 더욱 구체화 될 수 있다는 것입니다.
x1이 데이터의 요소이면 r은 자동으로이를 수행합니다. 그렇지 않다면 모델에서 지정할 수 있습니다. 즉'~ = factor (x1) + ... '라고 쓰면 첫 번째 레벨을 참조로 맞출 것입니다. 'relevel' 함수로 방정식을 변경할 수 있습니다 (하나의 레벨을 전환하는 데 매우 편리함).하지만 완전히 재정렬하려면 모델을 맞추기 전에 데이터 프레임의 요소 레벨을 설정하는 것이 좋습니다. – rawr