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現在、Rを使用してロジスティック回帰を実行していますが、多くの有用なモデル適合統計を取得できないようです。SASに似たメトリックを探しています：

http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/output/sas_logit_output.htm

これらの統計を抽出するためにどのように（またはどのパッケージを）使用できるか知っている人はいますか？

ありがとう

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確かglmに、family = "binomial"引数は、ロジスティック回帰に最も一般的に使用される関数です。因子のコントラストのデフォルトの処理は異なります。Rは処理コントラストを使用し、SAS（私は思う）は合計コントラストを使用します。これらの技術的な問題は、R-helpで調べることができます。それらは過去10年以上にわたって何度も何度も議論されてきました。

グレッグ・スノーlrmが「rms」で言及されているのがわかります。これには、「rms」メソッドスイートの他のいくつかの関数によってサポートされるという利点があります。私もそれを使用しますが、rmsパッケージの学習にはさらに時間がかかる場合があります。SASのような出力を作成するオプションは見当たりませんでした。

UCLA StatComputingページに別のリソースがある同様の問題のパッケージを比較したい場合：http ：//www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/default.htm、SPSSで多数のメソッドが例示されています、SAS、StataおよびR。

于 2011-09-01T17:18:26.023 に答える
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ポアソン回帰の例を次に示します。

## from ?glm:
d.AD <- data.frame(counts=c(18,17,15,20,10,20,25,13,12),
      outcome=gl(3,1,9),
      treatment=gl(3,3))
glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment,data = d.AD, family=poisson())

次に、同じ応答、ファミリなどの切片のみのモデルに適合する関数を定義し、要約統計量を計算して、それらをテーブル（マトリックス）に結合します。次のコマンドの式.~1は、 「同じ応答変数[チルダのLHSのドットで示される]を使用して、切片項[チルダのRHSupdateので示される]のみを使用してモデルを再調整することを意味します。1

glmsumfun <- function(model) {
   glm0 <- update(model,.~1)  ## refit with intercept only
   ## apply built-in logLik (log-likelihood), AIC,
   ##  BIC (Bayesian/Schwarz Information Criterion) functions
   ## to models with and without intercept ('model' and 'glm0');
   ## combine the results in a two-column matrix with appropriate
   ## row and column names
   matrix(c(logLik(glm.D93),BIC(glm.D93),AIC(glm.D93),
           logLik(glm0),BIC(glm0),AIC(glm0)),ncol=2,
     dimnames=list(c("logLik","SC","AIC"),c("full","intercept_only")))
}

次に、関数を適用します。

glmsumfun(glm.D93)

結果：

            full intercept_only
logLik -23.38066      -26.10681
SC      57.74744       54.41085
AIC     56.76132       54.21362

編集：

  • anova(glm.D93,test="Chisq")df、逸脱度（= -2対数尤度）、残差df、残差逸脱度、および尤度比検定（カイ2乗検定）のp値を含む逸脱度テーブルの順次分析を提供します。
  • drop1(glm.D93)各単一用語の削除のAIC値（df、逸脱度など）を含むテーブルを提供します。drop1(glm.D93,test="Chisq")さらに、LRTテストのp値を示します。
于 2011-09-02T09:25:54.490 に答える
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lrmパッケージ内の関数を使用するrmsと、探している出力が得られる場合があります。

于 2011-09-01T17:18:11.953 に答える