逻辑回归的GLM函数：默认预测结果是什么？

Question

我对R建模比较新，发现了GLM函数用于建模，特别是使用“binomial”族来进行逻辑回归。当我的因变量有两个可能的结果 - 例如“正面”和“负面”时，估计值所计算的默认结果是什么？模型默认预测哪种结果（“正面”或“负面”）的对数几率？此外，在依赖变量是

1. Yes 或 No
2. 1 或 2
3. Pass 或 Fail

等情况下，采用的默认结果是什么？R是否有规则选择这个默认值？有没有办法手动修改它？请澄清。

- Aushik Makdoom

Answer 1

细节在于?binomial：

对于“二项式”和“准二项式”系列，响应可以通过以下三种方式之一来指定：

1. 作为因子：将“成功”解释为该因子没有第一个级别（因此通常具有第二个级别）。 附加说明：这通常意味着按字母顺序排列的第一个级别，因为这是R默认定义因子的方式。

2. 作为数值向量，其值介于“0”和“1”之间，解释为成功案例的比例（权重给出了总案例数）。

3. 作为两列整数矩阵：第一列给出成功的数量，第二列给出失败的数量。

因此，预测的概率是“成功”的概率，即因子的第二个级别的概率，或数字情况下的1的概率。

从您的示例中：

• 是或否：默认情况下，“否”将被视为失败（因为按字母顺序），但您可以使用my_data $ my_factor < - relevel（my_data $ my_factor，“Yes”）使“是”成为第一个级别。
• 1或2：这将失败或产生虚假结果。 要么将变量转换为因子（“1”将被视为第一个级别），要么减去1以获得0/1变量（如果您想要2被视为失败，则使用2-x）
• 通过或不通过：请参见“是或否”...

- Ben Bolker

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非常感谢您的澄清...非常感激 :) - Aushik Makdoom

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