Generalized Linear Models for Binary Data [Categorial Data Analysis]
기본 자료 - snoring이 heart disease의 위험요소인지 확인하기 -π(x) denotes probability of occuring heart disease -Generalized linear model - 범주형 반응변수들에 대한 설명변수들의 효과 관측할 때 모형을 이용해서 하는 방법 -잘 적합된 모형을 만드는게 목표! data 자료 만들기 > y=c(24,35,21,30) #yes > n=c(1355,603,192,224) #no > x=c(0,2,4,5) #after changing snoring level into number > snoring=data.frame(y=y,n=n,x=x) #making information into data frame data 자료 확인 > snoring y n x 1 24 1355 0 2 35 603 2 3 21 192 4 4 30 224 5 linear probability model(using identity link function) > fit.lm=glm(cbind(y,n)~x,family=binomial(link="identity")) #run generalized linear model > summary(fit.lm) Call: glm(formula = cbind(y, n) ~ x, family = binomial(link = "identity")) Deviance Residuals: 1 2 ...