逻辑回归是回归模型,其中响应变量(因变量)具有明确的值,如:True/False或0/1。 它实际测量二元响应作为响应变量,是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。
逻辑回归一般的数学公式是:
y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...))
以下是所使用的参数的说明:
y 是响应变量。
x 是预测变量。
a 和 b 是数字常量系数。
用于创建回归模型的功能是 glm()函数。
语法
glm()函数在逻辑回归的基本语法是:
glm(formula,data,family)
以下是所使用的参数的说明:
formula 是呈现所述变量之间的关系的标志。
data 在数据集给出这些变量的值.
family 为R对象以指定模型的细节。它的值是二项分布逻辑回归。
示例
在内置的数据集“mtcars”描述了他们不同的发动机规格的不同型号汽车。在“mtcars”数据集,传输模式(自动或手动)由列点它是一个二进制值描述(0或1)。我们可以创建列“am”和另外3列之间的逻辑回归模型- 马力(hp),重量(wt)和缸(cyl)。
# Select some columns form mtcars.
input <- mtcars[,c("am","cyl","hp","wt")]
print(head(input))
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
am cyl hp wt
Mazda RX4 1 6 110 2.620
Mazda RX4 Wag 1 6 110 2.875
Datsun 710 1 4 93 2.320
Hornet 4 Drive 0 6 110 3.215
Hornet Sportabout 0 8 175 3.440
Valiant 0 6 105 3.460
建立回归模型
我们用 glm()函数来创建回归模型,并得到了汇总分析。
input <- mtcars[,c("am","cyl","hp","wt")]
am.data = glm(formula=am ~ cyl + hp + wt ,
data=input,
family=binomial)
print(summary(am.data))
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
Call:
glm(formula = am ~ cyl + hp + wt, family = binomial, data = input)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.17272 -0.14907 -0.01464 0.14116 1.27641
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 19.70288 8.11637 2.428 0.0152 *
cyl 0.48760 1.07162 0.455 0.6491
hp 0.03259 0.01886 1.728 0.0840 .
wt -9.14947 4.15332 -2.203 0.0276 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 43.2297 on 31 degrees of freedom
Residual deviance: 9.8415 on 28 degrees of freedom
AIC: 17.841
Number of Fisher Scoring iterations: 8
结论
在汇总中的最后一列的 p值大于0.05为变量"cyl" 和 "hp",我们认为它们是微不足道地促进变量“am”的值。只有重量(wt)在影响这个回归模型“am”的值。
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