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argument family binomial

La grande différence entre exécuter une régression linéaire avec lm() et une régression logistique avec glm() est que vous devez définir l’argument family de glm() sur binomial. binomial() est une fonction qui renvoie une liste d’autres fonctions indiquant à glm() comment effectuer les calculs de la régression. Les deux fonctions les plus intéressantes sont linkinv et linkfun, utilisées pour transformer des variables de toute la droite réelle (de moins l’infini à plus l’infini) en probabilités (de zéro à un) et inversement.

Un vecteur de valeurs, x, et un vecteur de probabilités, p, sont disponibles.

Cet exercice fait partie du cours

Régression intermédiaire en R

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Instructions

  • Examinez la structure de la fonction binomial(). Remarquez qu’elle contient deux éléments qui sont des fonctions, binomial()$linkinv, et binomial()$linkfun.
  • Appelez binomial()$linkinv() sur x et affectez le résultat à linkinv_x.
  • Vérifiez que linkinv_x et plogis() appliqué à x donnent les mêmes résultats avec all.equal().
  • Appelez binomial()$linkfun() sur p et affectez le résultat à linkfun_p.
  • Vérifiez que linkfun_p et qlogis() appliqué à p donnent les mêmes résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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