我如何使用邏輯迴歸在R中預測NA的反應？

我有這樣的數據集：我如何使用邏輯迴歸在R中預測NA的反應？

年齡 - 工作-------貸款 - Ÿ
57 - 退役 - - - 是 - 否
44 - 管理 - - - 不 - 不
39 - 未知 - 不 - 不
47 - 服務 - 不 - 是
41 - 管理-----無 - 無
51 - 老師 - - 是 - 否
45 - 未知 - 否 - 是
57 - 退役------否 - 否
42 - teacher ----- no --NA
30 - student ----- no - NA

我想用邏輯迴歸來預測y的所有值，但是我得到10個預測中只有7個。因此，它忽略了y==NA的情況。

這裏是我的代碼：

fit <- glm(y~ age+ as.factor(job)+ as.factor(loan), data= mydat, family=binomial)  
predict(fit, type="response", na.action=na.pass)

如何預測與缺失值的響應值y甚至在案件？

來源

2013-07-26 Hamed

你的問題有點令人困惑，因爲你要麼需要一個mulinomial logit/probit模型，其中NA是第三類結果，或者你希望插補模型根據其他數據填充y的值。正如@Roland回答的那樣，您無法使用glm提供的二元結果模型預測缺失值。

如果前者（多項logit/probit模式），看看你的選項on the Econometrics Task View。

如果後者（插補），您還有很多選項，如Amelia,mice和mi。

來源

2013-07-26 07:41:10 Thomas

謝謝托馬斯，是的，我實際上試圖通過邏輯迴歸來計算NA值。我已經使用過鼠標包，但是我在這裏要做的是獲得一個包含推測值的新數據集;因爲我無法使用老鼠。你有這個想法嗎？ – Hamed

查看Amelia，它會給你一個包含幾個推測數據框的列表。它非常易於使用。 – Thomas

如果您沒有某物的數據，則無法對其進行建模並因此無法預測。例如，你沒有沒有貸款的學生的數據。那麼你如何建議預測沒有貸款的學生？這需要魔法。另一方面，如果您以某種方式（例如，初學者/有經驗/未知）省略了模型或重新編碼的工作，則可以預測所有案例。最好的建議當然是獲得更多的數據。

來源

2013-07-26 07:26:39 Roland

謝謝羅蘭，我認爲這是可以預測的反應，如果我們有所有的（即使它是一個缺失值）解釋變量的值及其參數。 – Hamed

但是對於預測因子變量的每個組合，您至少需要一些響應值。否則，信息根本就不存在。 – Roland

刪除「學生」從你的數據，並使用在newdata參數預測：

predict(fit,newdata=mydat,type="response")

來源

2013-11-19 15:50:53 Miguel

我如何使用邏輯迴歸在R中預測NA的反應？

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