いろいろ

prop.tableは、count tableをfrequencyにするとき役立つ。このときprop.table(..,margin=x)だけど、x=0なら全部わる。x=1なら一つ目の変数？ごとにわる。x=c(1:2)なら、1つめ、2つめでわる。という感じでやってくれるようだ。助かるなあ。

xtabsはcrossのtableを作ってくれる。xtabs(~A+B+C,data=x)的な書き方で。

library(lattice)のbarchartをこれらと組み合わせると超いい。

ロジスティックの説明変数の検定とか

ポイント！full modelの全係数=0の検定が強い関連を示しているのに、各係数の検定があまり対した関連を示さない場合、multicolinearityの存在が示唆される！のだそうな

Waldの検定

t or z=β/SEがt分布または標準正規分布にしたがうことを利用するか、またはz²がdf=1のカイ二乗分布にしたがうことを利用する。

尤度比検定

モデルの対数尤度は、以下のようにして求める。

>logLik(glm(Y~x1,data=x,family=binomial(link="logit")))
'log Lik.' -97.22633 (df=2)

変数なしモデルの対数尤度は次のようにすればよい。

>logLik(glm(Y~1,data=x,family=binomial(link="logit")))
'log Lik.' -112.8793 (df=1)

検定はこんな感じで。

>1-pchisq(-2*(-112.8793+97.23),1)
[1] 2.212391e-08

スコア検定