glm()의 기본 lm() 함수

R에서 Generalized Linear Models

Richard Erickson

Instructor

모델 객체 다루기

출력 결과와의 상호작용 허용
기본 R 함수를 glm()에 적용
유용한 단축 기능

모델 출력

print()가 일반적으로 기본값

print(poisson_out)

Call:  glm(formula = y ~ x, family = "poisson", data = dat)

Coefficients:
(Intercept)            x  
   -1.43036      0.05815  

Degrees of Freedom: 29 Total (i.e. Null);  28 Residual
Null Deviance:        35.63 
Residual Deviance: 30.92     AIC: 66.02

모델 요약

summary()는 더 자세한 정보를 제공합니다

summary(poisson_out)

#...
Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.6547  -0.9666  -0.7226   0.3830   2.3022

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept) -1.43036    0.59004  -2.424   0.0153 *
x            0.05815    0.02779   2.093   0.0364 *

Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)

    Null deviance: 35.627  on 29  degrees of freedom
Residual deviance: 30.918  on 28  degrees of freedom
AIC: 66.024

Number of Fisher Scoring iterations: 5

정돈된 출력

Tidyverse는 표준화된 모델 출력을 제공합니다
Broom 패키지의 tidy()

library(broom)
tidy(poisson_out)

         term    estimate  std.error statistic    p.value
1 (Intercept) -1.43035579 0.59003923 -2.424171 0.01534339
2           x  0.05814858 0.02778801  2.092578 0.03638686

회귀 계수

coef()는 회귀 계수를 출력합니다

coef(poisson_out)

(Intercept)           x 
-1.43035579  0.05814858

신뢰 구간

confint()는 신뢰 구간을 추정합니다

confint(poisson_out)

Waiting for profiling to be done...
               2.5 %     97.5 %
(Intercept) -2.725545344 -0.3897748
x            0.005500767  0.1155564

예측

predict(model, new_data)
new_data 인수:
- 미지정: predict()는 모델 적합에 사용된 원본 데이터로 예측값을 반환합니다.
- 지정: predict()는 new_data에 대한 예측값을 반환합니다.

화재 부상 데이터셋

일별 민간인 부상
켄터키주 루이빌
계수 데이터, 다수의 0값

루이빌(KY)의 일별 화재 부상 현황

연습해 봅시다!

R에서 Generalized Linear Models