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まず、サンプルデータを提示することから始めましょう。

set.seed(1)
x1=rnorm(10)
y=as.factor(sample(c(1,0),10,replace=TRUE))
x2=sample(c('Young','Middle','Old'),10,replace=TRUE)
model1 <- glm(y~as.factor(x1>=0)+as.factor(x2),binomial)

と入力するsummary(model1)と、

 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)              -0.1835     1.0926  -0.168    0.867
as.factor(x1 >= 0)TRUE    0.7470     1.7287   0.432    0.666
as.factor(x2)Old          0.7470     1.7287   0.432    0.666
as.factor(x2)Young       18.0026  4612.2023   0.004    0.997

データが偽物であるため、モデルの推定値は無視してください
R で、左端の列に表示される推定値の名前を変更して、より明確に見えるようにする方法はありますか? たとえば、as.factor を削除し_、因子レベルの前に an を配置します。出力は次のようになります。

                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)      -0.1835     1.0926  -0.168    0.867
(x1 >= 0)_TRUE    0.7470     1.7287   0.432    0.666
(x2)_Old          0.7470     1.7287   0.432    0.666
(x2)_Young       18.0026  4612.2023   0.004    0.997
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上記のコメントに加えて、もう 1 つは、すべてのデータをデータ フレームに配置し、それに応じて変数に名前を付けることです。次に、式に詰め込まれた大きな醜い式から変数名が取得されません。

library(car)
dat <- data.frame(y = y,
                  x1 = cut(x1,breaks = c(-Inf,0,Inf),labels = c("x1 < 0","x1 >= 0"),right = FALSE),
                  x2 = as.factor(x2))

#To illustrate Brian's suggestion above
options(decorate.contr.Treatment = "")
model1 <- glm(y~x1+x2,binomial,data = dat,
            contrasts = list(x1 = "contr.Treatment",x2 = "contr.Treatment"))
summary(model1)

Call:
glm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial, data = dat, contrasts = list(x1 = "contr.Treatment", 
    x2 = "contr.Treatment"))

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.7602  -0.8254   0.3456   0.8848   1.2563  

Coefficients:
             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)   -0.1835     1.0926  -0.168    0.867
x1[x1 >= 0]    0.7470     1.7287   0.432    0.666
x2[Old]        0.7470     1.7287   0.432    0.666
x2[Young]     18.0026  4612.2023   0.004    0.997
于 2012-05-01T20:11:22.030 に答える
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最初の部分では、モデルを適合させる前に、まずデータを正しく取得します。変数をデータ フレームに収集し、そのデータ フレームに処理された変数を含めます。これにより、変数の名前を制御できます。例えば：

set.seed(1)
x1 <- rnorm(10)
y <- as.factor(sample(c(1,0), 10, replace=TRUE))
x2 <- sample(c('Young', 'Middle', 'Old'), 10, replace=TRUE)
dat <- data.frame(y = y, x1 = x1, x2 = factor(x2),
                  x1.gt.0 = factor(x1 >= 0))
model1 <- glm(y~ x1.gt.0 + x2, data = dat, family = binomial)

> coef(model1)
(Intercept) x1.gt.0TRUE       x2Old     x2Young 
 -0.1835144   0.7469661   0.7469661  18.0026168

これが、ほとんどの R 関数で数式インターフェイスを使用する方法です。

于 2012-05-01T20:11:19.207 に答える