binomial family 引数
lm() で線形回帰を実行する場合と、glm() でロジスティック回帰を実行する場合の大きな違いは、glm() の family 引数を binomial に設定する必要があることです。binomial() は関数で、回帰の計算方法を glm() に伝える複数の関数を要素とするリストを返します。中でも重要なのが linkinv と linkfun で、これは実数全体（マイナス無限大から無限大）と確率（0 から 1）との間で変換するために使われます。
値のベクトル x と、確率のベクトル p が用意されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ中級回帰分析
演習の手順
binomial()関数の構造を確認します。要素として関数が 2 つ含まれていることに注目してください。binomial()$linkinvとbinomial()$linkfunです。xに対してbinomial()$linkinv()を呼び出し、linkinv_xに代入します。all.equal()を使って、linkinv_xとxのplogis()が同じ結果になることを確認します。pに対してbinomial()$linkfun()を呼び出し、linkfun_pに代入します。all.equal()を使って、linkfun_pとpのqlogis()が同じ結果になることを確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Look at the structure of binomial() function
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# Call the link inverse on x
linkinv_x <- ___
# Check linkinv_x and plogis() of x give same results
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# Call the link fun on p
linkfun_p <- ___
# Check linkfun_p and qlogis() of p give same results
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