Hồi quy logistic cơ bản
Trong video, bạn đã xem một mô hình hồi quy logistic có biến age làm biến dự báo. Giờ đây, bạn sẽ thêm một biến phân loại và học cách diễn giải các ước lượng tham số của nó.
Khi bạn đưa một biến phân loại vào mô hình hồi quy logistic trong R, bạn sẽ nhận được ước lượng tham số cho tất cả trừ một trong các nhóm của biến đó. Nhóm không có ước lượng tham số được gọi là nhóm tham chiếu. Tham số cho mỗi nhóm còn lại biểu thị tỷ số odds ủng hộ việc khoản vay vỡ nợ giữa nhóm quan tâm và nhóm tham chiếu. Nếu điều này chưa hoàn toàn rõ ràng với bạn, đừng lo — bạn sẽ làm thêm các bài tập về phần này ngay sau đây!
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng một mô hình hồi quy logistic tên
log_model_catvới biến phân loạiir_catlà biến dự báo duy nhất. Lời gọi glm() của bạn cần có ba đối số: loan_status ~ ir_catfamily = "binomial"data = training_set- Xem kết quả trên console để thấy các ước lượng tham số.
- Xác định nhóm tham chiếu bằng cách xem lại cấu trúc của
ir_cat(trong toàn bộ tập dữ liệuloan_data). Sử dụng hàmtable()để thực hiện việc này.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()