Mô hình hồi quy logistic

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R

Zuzanna Chmielewska

Actuary

Ứng dụng của hồi quy logistic

thư rác

gian lận tài chính

các điểm dữ liệu nhị phân

$$f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} $$

$$f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} \in (0,1)$$

Dự đoán xác suất: $$ p_i = P(y_i=1) = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1 \cdot x_{i1}+...+\beta_p \cdot x_{ip})}} $$

Dự đoán logit: $$ l_i = ln(\frac{p_i}{1-p_i}) = \beta_0+\beta_1 \cdot x_{i1}+...+\beta_p \cdot x_{ip}$$

dự đoán cho các điểm dữ liệu nhị phân

model <- glm(y ~ x, data = df, family = "binomial")

model <- glm(y ~ x, data = df, family = "binomial")
predict(model, newdata = new_df, type = "response")

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R