r - ロジスティック回帰のモデル適合統計

Question

R でロジスティック回帰モデルを実行しています。Zelig と Car の両方のパッケージを使用しました。ただし、モデルのモデル適合統計を取得する簡単な方法があるかどうかは疑問です。(疑似 R 2 乗、カイ 2 乗、対数尤度など)

Answer 1

私は専門家ではありませんが、ロジスティクス回帰モデルのモデル適合統計は、線形回帰ほど簡単には解釈できません。バイナリ応答があると仮定すると、予測された確率間隔 (0 ～ 10%、10% ～ 20%、....90% ～ 100%) でデータをグループ化し、実際の確率を比較することが役立つとわかった方法の 1 つです。予測されたものに。多くの場合、モデルはローエンドで過剰に予測したり、ハイエンドで予測を下回ったりするため、これは非常に役立ちます。これは、より良いモデルにもつながる可能性があります。

Answer 2

通常、これはsummary()関数を使用して行われます。

Answer 3

モデル オブジェクトが何であるかを知らずに、この質問に答えることは困難です。何が生まれるかわかりませんZelig。

names(model)、または必要な統計があるかどうnames(summary(model))かを確認します。names(anova(model,test = "Chisq"))対数尤度についてlogLik(model)は、あなたが望むものを与えることを知っています。