Argument family pro binomické rozdělení

Hlavní rozdíl mezi lineární regresí pomocí lm() a logistickou regresí pomocí glm() spočívá v tom, že u glm() musíš nastavit argument family na hodnotu binomial. binomial() je funkce, která vrací seznam dalších funkcí — ty říkají glm(), jak má provádět výpočty v regresi. Dvě nejzajímavější jsou linkinv a linkfun: slouží k transformaci hodnot z celé číselné osy (od minus nekonečna do nekonečna) na pravděpodobnosti (od nuly do jedné) a zpět.

Máš k dispozici vektor hodnot x a vektor pravděpodobností p.

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Regression in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Prozkoumej strukturu funkce binomial(). Všimni si, že obsahuje dva prvky, které jsou funkcemi: binomial()$linkinv a binomial()$linkfun.
Zavolej binomial()$linkinv() na x a výsledek ulož do linkinv_x.
Pomocí all.equal() ověř, že linkinv_x a plogis() aplikované na x dávají stejné výsledky.
Zavolej binomial()$linkfun() na p a výsledek ulož do linkfun_p.
Ověř, že linkfun_p a qlogis() aplikované na p dávají stejné výsledky.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Look at the structure of binomial() function
___

# Call the link inverse on x
linkinv_x <- ___

# Check linkinv_x and plogis() of x give same results 
___

# Call the link fun on p
linkfun_p <- ___

# Check linkfun_p and qlogis() of p give same results  
___

Upravit a spustit kód