Question

我是R的新手，我正在尝试所有可能的模型组合使用广义线性模型和逻辑回归与概率链接。但是，当我运行代码时，没有一个模型似乎是足够的我知道，如果其中一个模型足够，那么它就是最好的模型。这是我的代码，它有什么问题吗？

install.packages("glm2")
library(glm2)
data("heart")
attach(heart)
head(heart)
nondeath<-c(Patients - Deaths)
nondeath
logreg4<-glm(cbind(Deaths,nondeath)~AgeGroup+Severity+Delay+Region,family=binomial(link = probit))
summary(logreg4)
1-pchisq(109.02,69)##model is not adequate 0.001524977
logreg6<-glm(cbind(Deaths,nondeath)~AgeGroup*Severity+Delay+Region,family=binomial(link = probit))
summary(logreg6)
1-pchisq(88.607,68)#0.04740388
logreg7<-glm(cbind(Deaths,nondeath)~AgeGroup*Severity*Delay+Region,family=binomial(link = probit))
summary(logreg7)
1-pchisq(85.906,65)#0.04232451
logreg8<-glm(cbind(Deaths,nondeath)~AgeGroup*Severity*Delay*Region,family=binomial(link = probit))
summary(logreg8)###model is not adequate 0.04740388


logreg5<-glm(cbind(Deaths,nondeath)~AgeGroup*Severity+Delay+Region,family=quasibinomial(link = probit))
summary(logreg5)
1-pchisq(79.485,58)##model is not adequate 0.04740388
logreg9<-glm(cbind(Deaths,nondeath)~AgeGroup*Severity*Delay+Region,family=quasibinomial(link = probit))
summary(logreg9)#0.04232451
logreg0<-glm(cbind(Deaths,nondeath)~AgeGroup*Severity*Delay*Region,family=quasibinomial(link = probit))
summary(logreg0)##model is not adequate 0.04740388

Answer 1

您在glm2中使用的数据集用于演示glm收敛中的问题，但您不能使用glm2而是glm。您需要先将变量转换为因子，这里有数字，所以请使用

logreg4<-
glm(cbind(Deaths,nondeath)~factor(AgeGroup)+factor(Severity)+factor(Delay)+factor(Region),family=binomial(link 
= probit))

在查看残差时，有一些问题，因此使用数据集的日志链接可能会更好。检查？ glm2举个例子。您可以选择AIC最低的模型。

如何在probit链接中创建最佳模型

1 个答案: