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R語言logistic回歸模型
2018-05-30
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R語言logistic回歸模型

logistic回歸模型為：


對上面的模型進行變換，得到線性形式的logistic回歸模型：

在二項分布族中，logistic回歸是重要的模型。在某些回歸問題中，響應變量是分類的，經常是要么成功，要么失敗。

在R語言構建數據框時，應輸入一列成功（響應）的次數和一列不成功（不響應）的次數，例如：

[python] view plain copy

    norell<-data.frame(  
    x=0:5,n=rep(70,6),success=c(0,9,21,47,60,63)  
    )  
    norell$Ymat<-cbind(norell$success,norell$n-norell$success)  
    glm.sol<-glm(Ymat~x,family=binomial,data=norell)  
    summary(glm.sol)  
    #預測并畫出回歸曲線  
    d<-seq(0, 5, len=100)  
    pre<-predict(glm.sol, data.frame(x = d))  
    p<-exp(pre)/(1+exp(pre))  
    norell$y<-norell$success/norell$n  
    plot(norell$x, norell$y); lines(d, p)  


得到回歸方程（變換后的）右側為：-3.3010+1.2459X
于是回歸方程為：


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