Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как извлечь объекты из списка моделей регрессии в R?

Как извлечь объекты из списка моделей регрессии в R?

#r #function

#r #функция

Вопрос:

Я хочу написать функцию my_function , которая принимает фрейм данных в качестве входных данных. В этой функции я запускаю логит-регрессию, чтобы предсказать существенные факторы, которые повлияли на решение о том, было ли наблюдение запрещено или нет. Значимость определяется как значение p, меньшее 0,05 ( p-value < 0.05 ). Я не знаю, как извлечь эти факторы.

 my_function(data){
   fit <- glm(is_prohibited ~ ., data, family = "binomial")
}

Я не знаю, как проверить факторы на значимость и извлечь нужные мне факторы, потому что я могу извлекать только коэффициенты модели.

Данные:

 structure(list(is_prohibited = c("No", "No", "No", "No", "No", 
"No", "No", "No", "No", "No", "No", "No", "No", "No", "No", "Yes", 
"Yes", "Yes", "Yes", "Yes", "Yes", "Yes", "Yes", "Yes", "Yes", 
"Yes", "Yes", "Yes", "Yes", "Yes"), weight = c(69L, 79L, 82L, 
81L, 84L, 81L, 64L, 76L, 77L, 88L, 86L, 84L, 89L, 84L, 86L, 82L, 
84L, 88L, 88L, 89L, 86L, 76L, 87L, 67L, 70L, 76L, 71L, 91L, 72L, 
88L), length = c(53L, 52L, 54L, 50L, 48L, 51L, 53L, 52L, 53L, 
52L, 46L, 52L, 52L, 50L, 47L, 54L, 54L, 50L, 49L, 50L, 50L, 57L, 
47L, 50L, 50L, 51L, 52L, 52L, 48L, 54L), width = c(17L, 21L, 
20L, 23L, 19L, 20L, 16L, 20L, 23L, 23L, 19L, 17L, 22L, 23L, 23L, 
24L, 20L, 21L, 20L, 17L, 20L, 18L, 21L, 24L, 21L, 23L, 18L, 21L, 
17L, 20L), type = c("Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag", "Suitcase", 
"Bag", "Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag", 
"Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag", "Suitcase", 
"Bag", "Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag", 
"Suitcase", "Bag", "Suitcase", "Bag")), row.names = c(NA, 30L
), class = "data.frame")

Ответ №1:

Я полагаю, вы ищете метлу::аккуратный :

 fit <- glm(as.factor(is_prohibited) ~ ., data, family = "binomial")

library(broom)
tidy(fit)

  term         estimate std.error statistic p.value
  <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>
1 (Intercept)  -0.798     11.3      -0.0704   0.944
2 weight        0.00713    0.0534    0.133    0.894
3 length        0.0201     0.166     0.121    0.903
4 width        -0.0330     0.174    -0.189    0.850
5 typeSuitcase -0.265      0.822    -0.322    0.747

tidy(fit) возвращает стандартный фрейм данных, в котором вы можете получить доступ к коэффициентам, p-значениям и т.д. для дальнейших вычислений.

Метки: