R 的公式
R 的廣義線性模型
Richard Erickson
Instructor
為何在多元邏輯斯迴歸要重視公式？
- 迴歸的核心是公式
- 寫對不容易
- 搞懂
model.matrix()是關鍵
斜率
- 估計連續變數的係數
- 例如：
height = c(72.3, 21.1, 3.7, 1.0)
- 例如：
- 公式也需要全域截距
- 多個斜率：每個自變數各有斜率
截距
- 使用離散群組來預測
- R 中的 factor 或 character：
fish = c("red", "blue") - 單一截距有兩種作法：
- 參考截距＋對比：
y ~ x - 各群各有截距：
y ~ x -1
- 參考截距＋對比：
多個截距
- 估計各群相對於參考群的效果
- 參考群是 factor 中字母序的第一個
- 預設每個變數有一個參考群
y ~ x1 + x2
- 也可指定為所有群估計截距
y ~ x1+ x2 - 1
- 第一個變數對各群皆估計截距
虛擬變數
- 編碼群組歸屬
- 底層使用（例如
model.matrix()） - 各群以 0/1 表示
- 範例輸入：
color = c("red", "blue") y ~ colors的虛擬變數：intercept = c(1, 1)blue = c(0, 1)
y ~ colors - 1的虛擬變數：red = c(1, 0)blue = c(0, 1)
model.matrix()
model.matrix()幫你處理繁瑣細節- 是 R 公式的基礎
model.matrix( ~ colors)
(Intercept) colorsred
1 1 1
2 1 0
attr(,"assign")
[1] 0 1
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$colors
"contr.treatment"
- 次序由 factor 的順序決定
- 可用 Tidyverse 或
factor()調整順序
factor 與 numeric 的注意事項
- R 會把變數當成數值型
- 例如：
month = c(1, 2, 3)
- 例如：
month <- c( 1, 2, 3)
model.matrix( ~ month)
(Intercept) month
1 1 1
2 1 2
3 1 3
attr(,"assign")
0 1
- 需要指定為 factor 或 character
- 例如：
month = factor(c( 1, 2, 3))
- 例如：
model.matrix( ~ month)
(Intercept) month2 month3
1 1 0 0
2 1 1 0
3 1 0 1
attr(,"assign")
0 1 1
attr(,"contrasts")$month
"contr.treatment"
一起來練習吧！
R 的廣義線性模型
