Rで作成したモデルは次のとおりです。
fit <- lm(hired ~ educ + exper + sex, data=data)
私が確信が持てないのは、p = pr(採用 = 1) の場合に興味の確率を予測するモデルに適合する方法です。
ありがとう、クレイ
編集: glm は私のモデルでどのような役割を果たしますか?(以下の私の回答) Jason が Greg の回答に対して行った編集に基づいて、それが具体的に何をするのかわかりません。
私の回答は、採用される可能性を分析していますか?
で推定されたモデルglmの場合、関数を使用してpredict、データ セット内の各観測値の線形予測子を抽出できます。次に、適切な確率分布関数を使用して、予測される確率を取得できます。たとえば、ロジスティック回帰の場合は、 を使用しますplogis。言い換えれば、modあなたのモデルが以下に適合するかどうかglm:
> plogis(predict(mod))
ロジスティック モデルを推定したと仮定して、データ セット内の各観測値の予測確率を返します。データ セットにないポイントの予測確率を計算する必要がある場合は、 のnewdataオプションを参照してくださいpredict。predictまた、各ポイントで標準誤差を提供できることに注意してください。詳細については、ドキュメントを参照しpredict.glmてください。
編集:グレッグが提案しtype="response"たように、呼び出しで使用して無料predictで入手できますplogis:
> predict(mod, type="response")