Я провел исследование и опробовал разные функции для выполнения логистической регрессии․ Из всех вариантов, наиболее подходящей функцией для этой задачи является glm․
Функция glm, что расшифровывается как generalized linear model, позволяет моделировать различные типы данных с помощью различных распределений․ Она может использоваться как для линейной, так и для логистической регрессии․
Логистическая регрессия, в отличие от линейной регрессии, предназначена для решения задач классификации․ Она помогает предсказать вероятность принадлежности наблюдения к определенному классу․Для выполнения логистической регрессии с использованием функции glm, вам потребуется определить зависимую и независимые переменные, а также выбрать распределение, которое лучше всего соответствует вашим данным․Пример использования функции glm для выполнения логистической регрессии в R⁚
# Загрузка необходимых пакетов
library(MASS)
# Загрузка данных
data <- read․csv(″data․csv″)
# Определение зависимой и независимых переменных
dependent_variable <- data$dependent_variable
independent_variables <- data[, c(″independent_variable1″, ″independent_variable2″)]
# Выполнение логистической регрессии
model <- glm(dependent_variable ~ independent_variable1 independent_variable2, family binomial(link ″logit″), data data)
summary(model)
В данном примере мы загружаем необходимые пакеты, загружаем данные, определяем зависимую и независимые переменные, и затем выполняем логистическую регрессию с помощью функции glm․ Мы также указываем, что мы хотим использовать биномиальное распределение и логит-связь для модели․
После выполнения регрессии, мы можем использовать функцию summary для вывода результатов, включая коэффициенты регрессии, стандартные ошибки, p-значения и доверительные интервалы․
Таким образом, для выполнения логистической регрессии рекомендуется использовать функцию glm, так как она обладает всеми необходимыми возможностями и гибкостью для моделирования данных и получения результатов․