多元羅吉斯回歸的假設

R 的廣義線性模型

Richard Erickson

Instructor

假設

• 這些限制也適用於 Poisson 與其他 GLM
• 重要假設：
  • Simpson 悖論
  • 線性、單調
  • 獨立性
  • 過度離散

Simpson 悖論範例

Simpson 悖論

重點

• 遺漏重要預測變數
• 納入後會改變結果
• 用 lm() 易於視覺化

Simpson 悖論與入學資料

入學資料

• University of California Berkeley
• 研究所招生
• 依系所與性別的錄取率
• 是否存在偏誤？

獨立性

預測變數

• 若皆獨立，順序不影響估計
• 若非獨立，順序會改變估計

反應變數

• 焦點單位是什麼？
• 個體、群體、群中的群體？
• 測驗成績
  • 個別學生？
  • 老師？學校？學區？

過度離散

• 0 或 1（Binomial）過多
• 0 過多、變異過大（Poisson）
• 變異改變
• 超出本課範圍

一起來練習吧！

R 的廣義線性模型