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これが初心者の質問である場合は申し訳ありませんが、私はそれを理解していません。を使用して、シグモイド曲線をデータに適合させていますglm()。これは機能し、出力をプロットでき、素晴らしいシグモイド曲線が表示されます。

ただし、Rに適切な最終値を返すようにするにはどうすればよいですか？私が理解しているように、Rはデータをに適合させますlogit(y) = b0 + b1xが、私がそうする> summary(glm.out)と、

Call:
glm(formula = e$V2 ~ e$V1, family = binomial(logit), data = e)

Deviance Residuals: 
       1         2         3         4         5         6         7  
-0.00001  -0.06612  -0.15118  -0.34237   0.20874   0.08724  -0.19557  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)  -24.784     20.509  -1.208    0.227
e$V1           2.073      1.725   1.202    0.229

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 4.60338  on 6  degrees of freedom
Residual deviance: 0.23388  on 5  degrees of freedom
AIC: 5.8525

Number of Fisher Scoring iterations: 8

b0とb1を取得するにはどうすればよいですか？

サンプルデータセット：

Z列は無視できます。

X   Y   Z
0.0 0.0 6
6.5 0.0 3
8.8 0.333333333333  3
10.5    0.2 10
11.1    0.0 3
11.25   0.166666666667  6
12.0    0.2 5
12.75   0.5 6
13.4    0.333333333333  3
13.5    0.2 5
14.25   0.5 6
15.0    0.333333333333  6
15.7    0.666666666667  3
15.75   0.666666666667  6
16.5    0.833333333333  6
17.25   0.555555555556  9
18.0    1.0 3
4

1 に答える 1

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fitted()メソッドを介して近似値を取得しますfitted(glm.out)。ただし、近似値ではなく推定係数が必要であり、そのためにはcoef()、のようにメソッドが必要ですcoef(glm.out)。

于 2012-11-26T17:04:30.643 に答える