Logistic迴歸使用R

我正在運行使用R的邏輯迴歸，但我似乎無法獲得許多有用的模型擬合統計。我在尋找類似的SASS指標：Logistic迴歸使用R

http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/output/sas_logit_output.htm

有誰知道如何（或什麼包），我可以用它來提取這些統計數據？

感謝

來源

2011-09-01 josephmisiti

請注意，還有http：//stats.stackexchange。com/ – NPE

不完全重複，我猜，但絕對相關和相關：http://stackoverflow.com/questions/3439248/logistic-regression-in-r-sas-like-output – joran

鏈接中的所有這些統計數據可用這種或那種方式...你到底在找什麼？此外，R有多種迴歸方式，它們取決於數據如何格式化，以便擴展您的問題與您正在查找的內容，數據樣本，甚至是您現在如何進行分析，將提供你有更好的答案你的問題。 – John

這裏的泊松迴歸例子http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/default.htm，：

## from ?glm: 
d.AD <- data.frame(counts=c(18,17,15,20,10,20,25,13,12), 
     outcome=gl(3,1,9), 
     treatment=gl(3,3)) 
glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment,data = d.AD, family=poisson())

現在定義的函數具有相同的響應，家庭等，計算彙總統計，以適應一個僅截距的模型，並把它們組合成一個表（矩陣）。 update命令中的公式.~1意味着「用相同的響應變量[用波浪號的LHS上的點表示]改裝模型，但僅具有截距項[由波浪號的RHS上的1表示]」

glmsumfun <- function(model) { 
    glm0 <- update(model,.~1) ## refit with intercept only 
    ## apply built-in logLik (log-likelihood), AIC, 
    ## BIC (Bayesian/Schwarz Information Criterion) functions 
    ## to models with and without intercept ('model' and 'glm0'); 
    ## combine the results in a two-column matrix with appropriate 
    ## row and column names 
    matrix(c(logLik(glm.D93),BIC(glm.D93),AIC(glm.D93), 
      logLik(glm0),BIC(glm0),AIC(glm0)),ncol=2, 
    dimnames=list(c("logLik","SC","AIC"),c("full","intercept_only"))) 
}

現在應用功能：

glmsumfun(glm.D93)

結果：

  full intercept_only 
logLik -23.38066  -26.10681 
SC  57.74744  54.41085 
AIC  56.76132  54.21362

EDIT：

anova(glm.D93,test="Chisq")給出順序分析偏差表中的含DF，偏差（= -2對數似然），殘留的DF，殘餘偏差，並且似然比檢驗（卡方檢驗）- 值爲。
drop1(glm.D93)給出了每個單項刪除的AIC值（df，deviances等）表; drop1(glm.D93,test="Chisq")另外給出了LRT測試p的值。

來源

2011-09-02 09:25:54

你能解釋一下這裏發生了什麼，我對R有點新鮮 – josephmisiti

在rms包使用lrm功能可以給你，你正在尋找的輸出。

來源

2011-09-01 17:18:11

當然glm與家庭=「二項」參數是邏輯迴歸最常用的函數。對比因素的默認處理方式不同。 R使用治療對比，SAS（我認爲）使用總和對比。你可以在R-help上看到這些技術問題。在過去的十多年裏，他們已經討論了很多次。

我看到Greg Snow在'rms'中提到了lrm。它的優勢在於「rms」方法套件中的其他一些功能。我也會使用它，但學習rms包可能需要一些額外的時間。我沒有看到可以創建類似SAS的輸出的選項。

如果你想包比對UCLA StatComputing頁面有其他資源類似的問題：那裏有大量的方法，SPSS，SAS，塔塔和R.

例舉

來源

2011-09-01 17:18:26

其實，SAS也使用治療的對比;區別在於它將LAST級別作爲參考級別，而不是第一級別。你可以通過'options（對比= c（「control.SAS」，「contr.poly」））'在R中得到類似SAS的行爲。 –

@洪Doi。感謝您糾正錯誤。 SPSS是否使用總和對比？ –

Logistic迴歸使用R

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