ロジット分析とプロビット分析
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開始行:
[[radvance]]
[[ロジスティック回帰(ロジット分析)>http://ja.wikipedia.or...
例えば世帯の年収と、自家用車を1台以上持っているかどうか...
年収が高い世帯ほど、自家用車を持っていそうですよね。で...
+ b1x1 + b2x2 + b3x3 + …が大きくなるとyはだんだん大きくな...
+ b1x1 + b2x2 + b3x3 + …が小さくなるとyはだんだん小さくな...
+ 0 < y < 1を保ち、0以下や1以上の値をとらない。
となるような関数y=f(z)があれば、z = a + b1x1 + b2x2 …と...
以下ではプロビット分析の例を示しますが、ロジット分析の...
Rでふたつの分析を行う関数はglmで、R-2.8.0ではすでに基本...
以下のサンプルプログラムで説明します。
library("pscl")
x1 <- c( 1.5, 2.3, 3.8, 4.2, 5.6, 6.3)
x2 <- c( 1.0, 3.9, 8.6, 15.25, 28.6, 32.68)
x3 <- c( 8.5, 4.0, 9.2, 6.3, 6.8, 6.0)
y <- c( 1, 0, 1, 1, 0, 1)
plot(z,x3)
eq1 <- glm(y ~ x1 + x2, family=binomial(probit))
summary (eq1)
pR2(eq1)
eq2 <- glm(y ~ x2 + x3, family=binomial(probit))
summary (eq2)
pR2(eq2)
先頭1行は本当は実行のたび繰り返す必要はありません。読者...
実行結果の先頭部分はこうなっています。
Call:
glm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial(probit))
Deviance Residuals:
1 2 3 4 5 6
1.2157 -1.5076 0.3398 0.6813 -1.2359 1.0224
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.9142 3.1309 -0.611 0.541
x1 1.3711 1.7316 0.792 0.428
x2 -0.1985 0.2483 -0.800 0.424
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 7.6382 on 5 degrees of freedom
Residual deviance: 6.9028 on 3 degrees of freedom
AIC: 12.903
Number of Fisher Scoring iterations: 6
z統計量は普通の回帰分析でt値に相当するもので、Pr(>|z|)...
係数の解釈には注意してください。x1が1増えても、1.3711増...
さて、
Null deviance: 7.6382 on 5 degrees of freedom
Residual deviance: 6.9028 on 3 degrees of freedom
AIC: 12.903
ですが、式全体の当てはまりを言っているのだろうと見当は...
AICは[[赤池情報量基準>http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%...
ふたつのdevianceを尤度比検定して、b1、b2…がすべて0であ...
Rの場合、そうした機能はpsclのpR2関数に入っています。eq1...
llh llhNull G2 McFadden r...
-3.45142012 -3.81908501 0.73532978 0.09627041 0.11534...
McFaddenの擬似R2(McFadden's pseudo r-squared)がよく判断...
x3はyとほどほどに相関を持つよう作ってあります。サンプル...
終了行:
[[radvance]]
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例えば世帯の年収と、自家用車を1台以上持っているかどうか...
年収が高い世帯ほど、自家用車を持っていそうですよね。で...
+ b1x1 + b2x2 + b3x3 + …が大きくなるとyはだんだん大きくな...
+ b1x1 + b2x2 + b3x3 + …が小さくなるとyはだんだん小さくな...
+ 0 < y < 1を保ち、0以下や1以上の値をとらない。
となるような関数y=f(z)があれば、z = a + b1x1 + b2x2 …と...
以下ではプロビット分析の例を示しますが、ロジット分析の...
Rでふたつの分析を行う関数はglmで、R-2.8.0ではすでに基本...
以下のサンプルプログラムで説明します。
library("pscl")
x1 <- c( 1.5, 2.3, 3.8, 4.2, 5.6, 6.3)
x2 <- c( 1.0, 3.9, 8.6, 15.25, 28.6, 32.68)
x3 <- c( 8.5, 4.0, 9.2, 6.3, 6.8, 6.0)
y <- c( 1, 0, 1, 1, 0, 1)
plot(z,x3)
eq1 <- glm(y ~ x1 + x2, family=binomial(probit))
summary (eq1)
pR2(eq1)
eq2 <- glm(y ~ x2 + x3, family=binomial(probit))
summary (eq2)
pR2(eq2)
先頭1行は本当は実行のたび繰り返す必要はありません。読者...
実行結果の先頭部分はこうなっています。
Call:
glm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial(probit))
Deviance Residuals:
1 2 3 4 5 6
1.2157 -1.5076 0.3398 0.6813 -1.2359 1.0224
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.9142 3.1309 -0.611 0.541
x1 1.3711 1.7316 0.792 0.428
x2 -0.1985 0.2483 -0.800 0.424
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 7.6382 on 5 degrees of freedom
Residual deviance: 6.9028 on 3 degrees of freedom
AIC: 12.903
Number of Fisher Scoring iterations: 6
z統計量は普通の回帰分析でt値に相当するもので、Pr(>|z|)...
係数の解釈には注意してください。x1が1増えても、1.3711増...
さて、
Null deviance: 7.6382 on 5 degrees of freedom
Residual deviance: 6.9028 on 3 degrees of freedom
AIC: 12.903
ですが、式全体の当てはまりを言っているのだろうと見当は...
AICは[[赤池情報量基準>http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%...
ふたつのdevianceを尤度比検定して、b1、b2…がすべて0であ...
Rの場合、そうした機能はpsclのpR2関数に入っています。eq1...
llh llhNull G2 McFadden r...
-3.45142012 -3.81908501 0.73532978 0.09627041 0.11534...
McFaddenの擬似R2(McFadden's pseudo r-squared)がよく判断...
x3はyとほどほどに相関を持つよう作ってあります。サンプル...
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