argument family = binomial

Het grote verschil tussen een lineaire regressie met lm() en een logistische regressie met glm() is dat je het argument family van glm() op binomial moet zetten. binomial() is een functie die een lijst van andere functies teruggeeft die glm() vertellen hoe de berekeningen in de regressie uitgevoerd moeten worden. De twee interessantste functies zijn linkinv en linkfun. Die worden gebruikt om variabelen te transformeren van de hele getallenlijn (min oneindig tot plus oneindig) naar kansen (nul tot één) en weer terug.

Een vector met waarden, x, en een vector met kansen, p, zijn beschikbaar.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Intermediary Regression in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Bekijk de structuur van de functie binomial(). Merk op dat deze twee elementen bevat die functies zijn, binomial()$linkinv, en binomial()$linkfun.
Roep binomial()$linkinv() aan op x en wijs toe aan linkinv_x.
Controleer met all.equal() dat linkinv_x en plogis() van x dezelfde resultaten geven.
Roep binomial()$linkfun() aan op p en wijs toe aan linkfun_p.
Controleer dat linkfun_p en qlogis() van p dezelfde resultaten geven.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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  
___

Code bewerken en uitvoeren