ロジスティック応答モデル

Rで学ぶレスポンスモデル構築

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

ロジスティック応答関数

予測値を0～1に制限。
関係は曲線的と仮定。

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

有界な予測

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)

演習に進みましょう！

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