Question

我有两个数据框，其中包含两项不同调查（不同受访者）的结果：

DF1 <- data.frame(color = factor(c("Blue", "Brown", "Blue", "Brown", "Blue", "Brown", "Blue", "Brown")),
                 location = factor(c("California", "Nevada", "Nevada", "California", "California", "Arizona", "California", "Nevada")),
                 DF1respondent = factor(c("R1", "R2", "R3", "R4", "R5", "R6", "R7", "R8")))
DF2 <- data.frame(shape = factor(c("Square", "Square", "Round", "Square", "Round", "Round", "Square", "Round")),
                 location = factor(c("California", "Nevada", "Nevada", "California", "Arizona", "Nevada", "California", "Nevada")),
                 DF2respondent = factor(c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8")))

我想拟合一个逻辑回归模型，该模型可以估计DF1个被调查者在特定{{1 }}。

在R中合并两个数据集非常容易，用color作为控制变量拟合模型也很容易：

DF2

但是，shape是否符合规定的标准，与location和location中的响应相匹配？还是有更好的方法来估计特定DF3 <- dplyr::full_join(DF1, DF2, by=c("location")) mod.fit <- glm(color ~ shape + location, binomial(logit), DF3)中mod.fit对DF1的影响？

合并数据集以估算logit模型

0 个答案: