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演習

シンプソンのパラドックス

シンプソンのパラドックスは、係数を追加・削除すると分析結果が変わってしまう現象で、回帰分析では重要なポイントです。 UC-Berkeley の 1973 年の大学院入学データは、この点をよく示しています。 一見すると、女性は大学院に合格しにくいように見えます。 しかし、係数として Department を含めると、性別の有意性は消えてしまいます。 実際には、出願した女性は男性よりも競争率の高い学科に多く出願していたのです。

データに関する注記: データには Dept、Gender、Admitted、Rejected の4列があります。Admitted と Rejected を結合して「二項」の glm() を構築できます。

指示1 / 4

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  • UCB_data データフレームを用いて、cbind(Admitted, Rejected) を Gender で予測する glm() によるロジスティック回帰を構築し、glm_1 として保存してください。