Formules in R
Generalized Linear Models in R
Richard Erickson
Instructor
Waarom letten op formules voor multiple logistische regressie?
- Formules zijn de ruggengraat van regressie
- Lastig om uit te vogelen
- Begrip van
model.matrix()is cruciaal
Hellingen
- Schat coëfficiënt voor continue variabele
- bijv.
height = c(72.3, 21.1, 3.7, 1.0)
- bijv.
- Formule vereist ook een globale intercept
- Meerdere hellingen: één per voorspeller
Intercepts
- Discrete groepen als voorspellers
- factor of character in R:
fish = c("red", "blue") - Eén intercept heeft twee opties:
- Referentie-intercept + contrast:
y ~ x - Intercept per groep:
y ~ x -1
- Referentie-intercept + contrast:
Meerdere intercepts
- Schat effect van elke groep t.o.v. referentiegroep
- De eerste groep, alfabetisch, in de factor
- Standaard één referentiegroep per variabele
y ~ x1 + x2
- Je kunt aangeven om voor alle groepen een intercept te schatten
y ~ x1+ x2 - 1
- Eerste variabele krijgt een intercept per groep geschat
Dummyvariabelen
- Codeert groepslidmaatschap
- Gebruikt onder water (zoals
model.matrix()) - 0'en en 1'en per groep
- Voorbeeldinvoer:
color = c("red", "blue") - Dummyvariabelen voor
y ~ colors:intercept = c(1, 1)blue = c(0, 1)
- Dummyvariabelen voor
y ~ colors - 1:red = c(1, 0)blue = c(0, 1)
model.matrix()
model.matrix()doet het zware werk voor ons- Basis voor formules in R
model.matrix( ~ colors)
(Intercept) colorsred
1 1 1
2 1 0
attr(,"assign")
[1] 0 1
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$colors
"contr.treatment"
- Volgorde bepaald door factorvolgorde
- Verander de volgorde met Tidyverse of
factor()
Factor vs numeriek: kanttekening
- R ziet de variabele als numeriek
- bijv.
month = c(1, 2, 3)
- bijv.
month <- c( 1, 2, 3)
model.matrix( ~ month)
(Intercept) month
1 1 1
2 1 2
3 1 3
attr(,"assign")
0 1
- Moet als factor of character opgegeven worden
- bijv.
month = factor(c( 1, 2, 3))
- bijv.
model.matrix( ~ month)
(Intercept) month2 month3
1 1 0 0
2 1 1 0
3 1 0 1
attr(,"assign")
0 1 1
attr(,"contrasts")$month
"contr.treatment"
Laten we oefenen!
Generalized Linear Models in R
