如何在R语言中使用Logistic回归模型

Python016

如何在R语言中使用Logistic回归模型,第1张

Logistic回归在做风险评估时，一般采用二值逻辑斯蒂回归（Binary Logistic Regression）。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示（1表示风险发生，0表示风险未发生）；2、确定影响滑坡风险的影响因子，这个根据区域具体情况而定，一般包括：地层岩性、植被、降水、地貌、断层、人类活动等等。如果是其他风险的话也根据具体情况而定（咨询专家就可以知道）。3、构建回归分析的样本。Logistic回归也是统计学里面的内容，所以必须得构建统计分析的样本。以构建滑坡风险统计分析的样本为例，先找出滑坡发生的地区，同时计算滑坡发生地区的各个影响因子的指标值。再选择滑坡未发生的地区，同时计算滑坡未发生地区各个影响因子的指标值。这样，就构建了统计样本，自变量为各个影响因子的指标值，应变量为0和1,。把样本导入SPSS里面进行分析，就可以构建自变量和因变量之间的非线性关系模型，然后用这个模型继续求解其他区域滑坡风险的概率值。

希望我的答案对你能有帮助！

R 里 是 Logit 变换 -- Logit Transformation

计算 比例 或 百分之比 （lambda） 的 Logit 变换

用法：

logit(p, percents=max(p, na.rm = TRUE) >1, adjust)

参数：

p- 比例 或 百分之比 向量 或数组。

percents -- TRUE 表示 用 百分比。

adjust -- 调整因子 ，避免比例为 0或1， 默认没这个比例时 为 0时， 有这个比例 为 .025

例子：

options(digits=4)

logit(.1*0:10)

## [1] -3.6636 -1.9924 -1.2950 -0.8001 -0.3847 0.0000 0.3847

## [8] 0.8001 1.2950 1.9924 3.6636

## Warning message:

## Proportions remapped to (0.025,0.975) in: logit(0.1 * 0:10)

1、首先在R语言中，定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“->”，如下图所示。

2、可以不使用函数，直接使用“->”进行赋值，如下图所示。

3、也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“->”赋值，如下图所示。

4、然后使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象，如下图所示。

5、最后定义一个变量w，使用函数c()进行赋值；定义一个变量c，取w变量的倒数，如下图所示就完成了。