Próbuję przeprowadzić analizę regresji logistycznej w R
. Brałem udział w kursach obejmujących ten materiał przy użyciu STATA. Bardzo trudno jest mi powielić funkcjonalność R
. Czy w tym obszarze jest dojrzały? Wydaje się, że dostępna jest niewielka dokumentacja lub wytyczne. Wydawanie wyników ilorazu szans wydaje się wymagać instalacji epicalc
i / lub epitools
i / lub innych, z których żaden nie mogę dostać się do pracy, są nieaktualne lub brakuje dokumentacji. Robiłem glm
regresję logistyczną. Wszelkie sugestie będą mile widziane.
Lepiej uczynię to prawdziwym pytaniem. Jak uruchomić regresję logistyczną i wygenerować iloraz szans R
?
Oto, co zrobiłem dla analizy jednoczynnikowej:
x = glm(Outcome ~ Age, family=binomial(link="logit"))
A dla wielu odmian:
y = glm(Outcome ~ Age + B + C, family=binomial(link="logit"))
Ja po czym spojrzał na x
, y
, summary(x)
i summary(y)
.
Czy x$coefficients
ma jakąś wartość?
źródło
cbind( exp(coef(x)), exp(summary(x)$coefficients[,1] - 1.96*summary(x)$coefficients[,2]), exp(summary(x)$coefficients[,1] + 1.96*summary(x)$coefficients[,2]) )
. Istnieje również metoda delta: ats.ucla.edu/stat/r/faq/deltamethod.htmMasz rację, że dane wyjściowe R zwykle zawierają tylko niezbędne informacje, a więcej trzeba obliczać osobno.
coefficients()
Aby uzyskać iloraz szans, potrzebujemy tabeli krzyżowej klasyfikacji oryginalnego dychotomicznego DV i przewidywanej klasyfikacji zgodnie z pewnym progiem prawdopodobieństwa, który należy najpierw wybrać. Możesz także zobaczyć funkcję
ClassLog()
w pakiecieQuantPsyc
(jak chl wspomniano w powiązanym pytaniu ).Aby uzyskać iloraz szans, możesz użyć pakietu
vcd
lub wykonać obliczenia ręcznie.źródło
logit
ilogistic
i łatwo dostać ilorazy szans i przedziały ufności. Jestem nieco sfrustrowany, że wydaje się to tak skomplikowane i niestandardoweR
. Czy mogę użyćexp(cbind(coef(x), confint(x)))
poniższej odpowiedzi fabianów, aby uzyskać OD i CI? Nie jestem pewien, jaka jest twoja odpowiedź?cTab
Strona statystyk UCLA zawiera przyjemny przegląd regresji logistycznej w R. Zawiera krótki rozdział na temat obliczania ilorazów szans.
źródło
Pakiet epiDisplay robi to bardzo łatwo.
źródło
outreg
lubxtable
?