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将国家固定效果引入glm()并设置“reference country”

glm r

Dr. Fabian Habersack · 技术社区 · 7 年前

我需要将固定效果(在本例中是:乡村假人)引入到一个简单的场景中 glm()

country   country_a   country_b   country_c   y   x   ...
1         1           0           0
1         1           0           0
2         0           1           1
2         0           1           1

这是正确的方法吗实施它?见下文。。。 glm(y ~ x + country_a + country_b + country_c, family=binomial(link="logit"))

country_a 如果我决定放弃它,它仍然是我的参考类别吗?

或者我必须用 Country glm() 不知何故,这是一个没有秩序的因素?如果是,我该怎么做?

2 回复 | 直到 7 年前

Spacedman 7 年前

数据如下:

> d
  country         y         x
1       1 0.9610213 0.2586365
2       1 0.8561303 0.5972043
3       2 0.5463802 0.6412527
4       2 0.4703876 0.1126319

您可以在glm调用中转换为因子:

> glm(y~factor(country),data=d)

Call:  glm(formula = y ~ factor(country), data = d)

Coefficients:
     (Intercept)  factor(country)2  
          0.9086           -0.4002  

Degrees of Freedom: 3 Total (i.e. Null);  2 Residual
Null Deviance:      0.1685 
Residual Deviance: 0.008388     AIC: -7.317

> d$CountryCode = paste0("Country",d$country)
> d
  country         y         x CountryCode
1       1 0.9610213 0.2586365    Country1
2       1 0.8561303 0.5972043    Country1
3       2 0.5463802 0.6412527    Country2
4       2 0.4703876 0.1126319    Country2
> glm(y~CountryCode,data=d)

Call:  glm(formula = y ~ CountryCode, data = d)

Coefficients:
        (Intercept)  CountryCodeCountry2  
             0.9086              -0.4002  

Degrees of Freedom: 3 Total (i.e. Null);  2 Residual
Null Deviance:      0.1685 
Residual Deviance: 0.008388     AIC: -7.317

系数表中缺失的因子水平是基线水平-在这种情况下 Country1 .

Ben Bolker 7 年前

由于R的默认(处理)分类变量对比使用第一个因子水平作为基线/截距,因此选择基线水平的最简单方法是使用 relevel()

glm(y~relevel(factor(country),"7"), data=d)

d$CountryCode = relevel(factor(paste0("Country",d$country)), "Country7")

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