ロジスティック回帰の概要

R における Generalized Linear Models

Richard Erickson

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章の概要

二項分布族のデフォルトGLM

二値データのモデル

$Y = \text{Binomial}(p)$

線形式にリンク

$\text{logit}(p) = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon$

ロジットの定義

$\text{logit}(p) = \text{log}\left(\frac{p}{1-p}\right)$

逆ロジットの定義

$\text{logit}^{-1}(x) = \frac{1}{1 + \text{exp}(-x)}$

関数：

glm(y ~ x, data = dat, family = 'binomial')

入力：

y = c(0, 1, 0, 0, 1...)
y = c("yes", "no"...)
y = c("win", "lose"...)
# Or any 2-level factor

  CommuteDays Bus
1           5 Yes
2           2  No

R における Generalized Linear Models