ロジスティック応答モデル

R によるレスポンスモデルの構築

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

ロジスティック応答関数

予測値を0から1の範囲に収めます。
曲線の関係を仮定します。

ビール需要のロジスティックモデル

logistic.model <- glm(HOPPINESS ~ price.ratio, family = binomial, 
                      data = choice.data)
coef(logistic.model)

(Intercept)  price.ratio 
  -3.572678   -6.738768

予測値の範囲制限

plot(HOPPINESS ~ price.ratio, data = choice.data)
curve(predict(logistic.model, data.frame(price.ratio = x), 
              type = "response"), add = TRUE)

平均限界効果

非線形ロジスティックモデル：

margins(logistic.model)

price.ratio
    -0.4585

線形確率モデル

coef(probability.model)

(Intercept)  price.ratio 
 0.09700236  -0.29594939

効果プロット

x <- seq(-1.25, 1.25, by = 0.25)
cplot(logistic.model, "price.ratio", xvals = x)

練習しましょう！

R によるレスポンスモデルの構築