User Tools

Site Tools


logistic_regression

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
Next revisionBoth sides next revision
logistic_regression [2019/09/18 07:53] hkimscillogistic_regression [2019/09/18 07:57] – [e.g. 1] hkimscil
Line 16: Line 16:
 {{youtube>xxFYro8QuXA}} Logistic Regression Details Pt 3: R-squared and p-value {{youtube>xxFYro8QuXA}} Logistic Regression Details Pt 3: R-squared and p-value
 </WRAP> </WRAP>
 +
 +====== e.g. 1 ======
 +https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/logit-regression/
 +<code>
 +mydata <- read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
 +## view the first few rows of the data
 +head(mydata)
 +</code>
 +
 +<code>
 +  admit gre  gpa rank
 +1     0 380 3.61    3
 +2     1 660 3.67    3
 +3     1 800 4.00    1
 +4     1 640 3.19    4
 +5     0 520 2.93    4
 +6     1 760 3.00    2
 +</code>
 +
 +<code>summary(mydata)
 +</code>
 +
 +<code>
 +     admit             gre             gpa             rank      
 + Min.   :0.0000   Min.   :220.0   Min.   :2.260   Min.   :1.000  
 + 1st Qu.:0.0000   1st Qu.:520.0   1st Qu.:3.130   1st Qu.:2.000  
 + Median :0.0000   Median :580.0   Median :3.395   Median :2.000  
 + Mean   :0.3175   Mean   :587.7   Mean   :3.390   Mean   :2.485  
 + 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:660.0   3rd Qu.:3.670   3rd Qu.:3.000  
 + Max.   :1.0000   Max.   :800.0   Max.   :4.000   Max.   :4.000  
 +</code>
 +
 +<code>sapply(mydata, mean)
 +sapply(mydata, sd)
 +</code>
 +
 +<code>> sapply(mydata, mean)
 +   admit      gre      gpa     rank 
 +  0.3175 587.7000   3.3899   2.4850 
 +> sapply(mydata, sd)
 +      admit         gre         gpa        rank 
 +  0.4660867 115.5165364   0.3805668   0.9444602 
 +> </code>
 +
 +<code>xtabs(~admit + rank, data = mydata)</code>
 +
 +<code>> xtabs(~admit + rank, data = mydata)
 +     rank
 +admit  1  2  3  4
 +    0 28 97 93 55
 +    1 33 54 28 12
 +</code>
 +
 +<code>mydata$rank <- factor(mydata$rank)
 +mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")
 +summary(mylogit)
 +</code>
 +
 +<code>
 +Call:
 +glm(formula = admit ~ gre + gpa + rank, family = "binomial", 
 +    data = mydata)
 +
 +Deviance Residuals: 
 +    Min       1Q   Median       3Q      Max  
 +-1.6268  -0.8662  -0.6388   1.1490   2.0790  
 +
 +Coefficients:
 +             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
 +(Intercept) -3.989979   1.139951  -3.500 0.000465 ***
 +gre          0.002264   0.001094   2.070 0.038465 *  
 +gpa          0.804038   0.331819   2.423 0.015388 *  
 +rank2       -0.675443   0.316490  -2.134 0.032829 *  
 +rank3       -1.340204   0.345306  -3.881 0.000104 ***
 +rank4       -1.551464   0.417832  -3.713 0.000205 ***
 +---
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
 +
 +(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
 +
 +    Null deviance: 499.98  on 399  degrees of freedom
 +Residual deviance: 458.52  on 394  degrees of freedom
 +AIC: 470.52
 +
 +Number of Fisher Scoring iterations: 4
 +
 +> </code>
 +
 +<code>
 +> confint(mylogit)
 +Waiting for profiling to be done...
 +                    2.5 %       97.5 %
 +(Intercept) -6.2716202334 -1.792547080
 +gre          0.0001375921  0.004435874
 +gpa          0.1602959439  1.464142727
 +rank2       -1.3008888002 -0.056745722
 +rank3       -2.0276713127 -0.670372346
 +rank4       -2.4000265384 -0.753542605
 +
 +</code>
 +
 +<code>> ## CIs using standard errors
 +> confint.default(mylogit)
 +                    2.5 %       97.5 %
 +(Intercept) -6.2242418514 -1.755716295
 +gre          0.0001202298  0.004408622
 +gpa          0.1536836760  1.454391423
 +rank2       -1.2957512650 -0.055134591
 +rank3       -2.0169920597 -0.663415773
 +rank4       -2.3703986294 -0.732528724
 +</code>
 +
 +<code>wald.test(b = coef(mylogit), Sigma = vcov(mylogit), Terms = 4:6)</code>
 +
 +<code>l <- cbind(0, 0, 0, 1, -1, 0)
 +wald.test(b = coef(mylogit), Sigma = vcov(mylogit), L = l)
 +</code>
 +
 +{{tag> statistics r "logistic regression" "logit analysis" "multiple regression"}}
 +
logistic_regression.txt · Last modified: 2023/12/14 07:55 by hkimscil

Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki