Функция GLM для логистической регрессии: каков прогнозный результат по умолчанию?

Question

Я относительно новичок в моделировании R, и я наткнулся на функции GLM для моделирования. Меня интересует логистическая регрессия с использованием семейного «биномиального». Мой вопрос заключается в том, когда моя зависимая переменная может принимать один из двух возможных результатов - скажем, «положительный», «отрицательный» - то, что является результатом по умолчанию, для которого вычисляются оценки, - моделирует ли прогнозирование лог-коэффициенты для «положительного» или «отрицательный» результат по умолчанию? Кроме того, что результат по умолчанию рассматривается для оценки, когда зависимой переменной

1. Yes или No
2. 1 или 2
3. Pass или Fail

и т.д.?

Есть ли правило, по которому R выбирает это значение по умолчанию? Есть ли способ переопределить его вручную? Просьба уточнить.

Answer 1

Это в деталях ?binomial:

для «биномиальных» и «quasibinomial» семьи ответ может быть указаны в одном из трех способов:

1. Как фактор: «успех» интерпретируется как фактор не , имеющий первый уровень (и, как правило, имеющий второй уровень ). добавлено примечание: это обычно означает первый уровень в алфавитном порядке, так как это как R определяет факторы по умолчанию.

2. В качестве численного вектора со значениями между «0» и «1», интерпретируется как доля успешных случаев (с общего числа случаев, заданных «весов»).

3. В качестве двухколоночной целочисленной матрицы: первый столбец дает количество успехов, а второе - количество отказов.

Так что вероятность предсказать вероятность «успеха», т.е. второго уровня фактора или вероятности 1 в числовом случае.

Из ваших примеров:

• Да или Нет: по умолчанию будет относиться к «Нет» как неудача (так как алфавитный), но вы можете использовать my_data$my_factor <- relevel(my_data$my_factor,"Yes") сделать «Да» будет первый уровень.
• 1 или 2: это приведет к сбою или выдаче фиктивных результатов. Либо превратите переменную в коэффициент («1» будет рассматриваться как первый уровень), либо вычтите 1, чтобы получить переменную 0/1 (или используйте 2-x, если вы хотите, чтобы 2 рассматривался как сбой)
• Pass или Fail : см. «Да или Нет» ...