R에서 로지스틱 모델의 출력

다음 유형의 물류 모델을 해석하려고합니다.

mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial)

predict(mdl)각 데이터 포인트에 대해 예상되는 성공 확률 이 출력 됩니까? 모든 데이터 점이 아니라 모형의 각 요인 수준에 대한 확률을 표로 만드는 간단한 방법이 있습니까?

에 대한 도움말 페이지

predict.glm

state : "기본 이항 모델의 경우 기본 예측은 log-odds (logit scale의 확률)이고 'type ="response "는 예측 된 확률을 제공합니다." 따라서 predict(mdl)log (odds)를 반환하고 "type ="response "를 사용하면 예상 확률이 반환됩니다.이 장난감 예제는 다음과 같습니다.

> y <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1)
> prop.table(table(y))
y
  0   1 
0.3 0.7 
> glm.y <- glm(y~1, family = "binomial")
> ## predicted log(odds)
> predict(glm.y)
        1         2         3         4         5         6         7         8 
0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 
        9        10 
0.8472979 0.8472979 
> ## predicted probabilities (p = odds/(1+odds))
> exp(predict(glm.y))/(1+exp(predict(glm.y)))
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 
> predict(glm.y, type = "response")
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 

두 번째 질문에 대해서는, John Fox 의 effects-package http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/effects/index.html 을 확인 하십시오 ; 그의 JSS 기사 "일반화 된 선형 모델에 대한 R의 효과 표시"(8-10 페이지)도 참조하십시오.