-2

TRUE または FALSE の 2 つのベクトルがあります。基本的に、世帯、車を所有しているかどうか、金の時計を持っているかどうかに関するデータです。(注: 「車」と「金時計」は実際のカテゴリではありませんが、この質問の代替として有効です)。

車の所有と時計の所有の関係を知りたいので、使用する機能に関して、統計と R の両方についてアドバイスを使用できます。

アイデアは、「誰かが車を持っている場合、金の時計を持っている可能性が 25% あると 95% の信頼度で言える」と言うことができるようにすることです。

私は Cross.Table と assocscats をいじっていて、基本的に、標準的な統計の質問だと思うことに完全に混乱してしまいました。

どのテスト/関数を使用する必要があるかについての簡単な洞察はありますか? .265 の相関がありますが、信頼度を定量化したいと考えています。

私は次を含めてたくさん見てきました: 分割表を取得するにはどうすればよいですか? 当てはめ値が欠落している R のロジスティック回帰の分割表

ありがとう！！

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ここに詳細を示します。自己責任で使用してください。私はglm専門家ではありませんが、ここにはいくつかあります。問題があれば指摘してくれるかもしれません。

# reproducible data
set.seed(2)
car <- as.factor(sample(c("TRUE","FALSE"), 1000, replace=TRUE))
watch <- as.factor(sample(c("TRUE","FALSE"), 1000, replace=TRUE))

# inspect data
(mytable <- table(car,watch))
       watch
car     FALSE TRUE
  FALSE   247  250
  TRUE    254  249
summary(mytable)
Number of cases in table: 1000 
Number of factors: 2 
Test for independence of all factors:
    Chisq = 0.06381, df = 1, p-value = 0.8006
# variables are probably not independent 

# reshape for glm
(mydf <- as.data.frame(mytable))
    car watch Freq
1 FALSE FALSE  247
2  TRUE FALSE  254
3 FALSE  TRUE  250
4  TRUE  TRUE  249

Aditya Sihag によって提案されたモデル:

summary(glmlp <- glm(watch ~ car, data = mydf, family=binomial(link=logit)))
Call:
glm(formula = watch ~ car, family = binomial(link = logit), data = mydf)

Deviance Residuals: 
     1       2       3       4  
-1.177  -1.177   1.177   1.177  

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)  1.110e-16  1.414e+00       0        1
carTRUE     -2.220e-16  2.000e+00       0        1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 5.5452  on 3  degrees of freedom
Residual deviance: 5.5452  on 2  degrees of freedom
AIC: 9.5452

Number of Fisher Scoring iterations: 2

詳細については、次のページを参照してくださいglm。

http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/probit.htm

http://data.princeton.edu/R/glms.html

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-March/126891.html

于 2013-04-01T04:30:30.940 に答える