Argument family = binomial

Der große Unterschied zwischen einer linearen Regression mit lm() und einer logistischen Regression mit glm() ist, dass du bei glm() das Argument family auf binomial setzen musst. binomial() ist eine Funktion, die eine Liste weiterer Funktionen zurückgibt, die glm() sagen, wie die Berechnungen in der Regression durchzuführen sind. Die zwei interessantesten Funktionen sind linkinv und linkfun. Mit ihnen werden Variablen von der gesamten Zahlengeraden (minus unendlich bis plus unendlich) in Wahrscheinlichkeiten (null bis eins) und wieder zurück transformiert.

Ein Vektor mit Werten, x, und ein Vektor mit Wahrscheinlichkeiten, p, sind vorhanden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittene Regression in R

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Anleitung zur Übung

Untersuche die Struktur der Funktion binomial(). Beachte, dass sie zwei Elemente enthält, die selbst Funktionen sind, binomial()$linkinv und binomial()$linkfun.
Rufe binomial()$linkinv() mit x auf und weise das Ergebnis linkinv_x zu.
Prüfe mit all.equal(), ob linkinv_x und plogis() von x die gleichen Ergebnisse liefern.
Rufe binomial()$linkfun() mit p auf und weise das Ergebnis linkfun_p zu.
Prüfe, ob linkfun_p und qlogis() von p die gleichen Ergebnisse liefern.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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  
___

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