1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R
Connected

Bài tập

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!

Hướng dẫn

100 XP
  • Xây dựng một mô hình hồi quy logistic tên log_model_cat với biến phân loại ir_cat là biến dự báo duy nhất. Lời gọi glm() của bạn cần có ba đối số:
  • loan_status ~ ir_cat
  • family = "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 liệu loan_data). Sử dụng hàm table() để thực hiện việc này.