Regresie logistică de bază

În videoclip, ai analizat un model de regresie logistică care includea variabila age ca predictor. Acum vei include o variabilă categorială și vei învăța cum să interpretezi estimările parametrilor acesteia.

Atunci când incluzi o variabilă categorială într-un model de regresie logistică în R, vei obține o estimare a parametrului pentru toate categoriile, cu excepția uneia. Această categorie pentru care nu se oferă nicio estimare se numește categoria de referință. Parametrul fiecăreia dintre celelalte categorii reprezintă raportul de cote (odds ratio) în favoarea nerambursării unui împrumut, între categoria respectivă și categoria de referință. Nu-ți face griji dacă lucrurile nu sunt încă pe deplin clare – vei exersa mai mult pe parcursul exercițiilor următoare!

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea riscului de credit în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește un model de regresie logistică numit log_model_cat, folosind variabila categorială ir_cat ca singurul predictor. Apelul tău la glm() trebuie să conțină trei argumente:
loan_status ~ ir_cat
family = "binomial"
data = training_set
Vizualizează rezultatul în consolă pentru a vedea estimările parametrilor.
Identifică categoria de referință examinând din nou structura variabilei ir_cat (din setul de date complet loan_data). Folosește funcția table() pentru aceasta.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Build a glm model with variable ir_cat as a predictor



# Print the parameter estimates 


# Look at the different categories in ir_cat using table()

Editează și rulează codul