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ロジスティック回帰があり、ロジット曲線からシミュレートされたデータを生成したいと考えています。私のコードは以下の通りです：

    #Begin Code        
    require(gld)

    runs<-100
    num.trees<-500
    p<-0.5

    trial.1<-rgl(num.trees,1859.75592, 0.02179, -0.09578, 0.24264, param = "fkml", lambda5 =    NULL)
    trial.1 <- floor(trial.1/10)*10+1

    minDecade <- min(trial.1)
    maxDecade <- max(trial.1)
    allDecades <- seq(minDecade-100, 2001, by=10) 

    x<-1:length(allDecades)
    y<-sample(trial.1, p*num.trees)


binTrees <- rep(0,length(allDecades))

for (i in 1:length(allDecades)) {

        binTrees[i] <- length(which(y==allDecades[i]))
    }
        binTrees


    binTrees<-cumsum(binTrees)/sum(binTrees)

    fit<-glm(binTrees~x,family=binomial(link='logit'))

    plot(binTrees)
    lines(fitted.values(fit))

    #End Code

基本的に、この最後のビットから、ロジスティック回帰からシミュレートされたデータをどのように生成できますか? 私が話をした人は、これを行うために CDF 関数を使用することを推奨しましたが、どこから始めればよいかわかりません。私の目標は、適合曲線に基づいて完全なデータ セットを再作成することです。

アドバイスをよろしくお願いします！

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ロジスティック回帰を使用してシミュレーション実験を行っている場合、通常は二項分布から描画します。

> set.seed(123)
> df1 <- data.frame(event=rbinom(n=20, size=1, prob=.4) )
> glm(event ~ . , df1, family="binomial")

Call:  glm(formula = event ~ ., family = "binomial", data = df1)

Coefficients:
(Intercept)  
    -0.4055  

Degrees of Freedom: 19 Total (i.e. Null);  19 Residual
Null Deviance:      26.92 
Residual Deviance: 26.92    AIC: 28.92 
> exp(-0.4055)/(1+exp(-0.4055))
[1] 0.3999916
> sum(df1$event)/length(df1$event)
[1] 0.4  # that degree of agreement with the simulated parameter is accidental.

機能的rglな結果 (名前のないパッケージに基づく) と残りのコードとの関係はあいまいに見えるため、シミュレートしたいものを自然な自然言語で記述した方がよいでしょう。

于 2012-03-28T20:00:54.040 に答える