时间戳

首页 > 解决方案 > 函数 Impact.measures 如何实际获得 dfb.1 、 dfb.x 和 dffi 列中的结果？

r - 函数 Impact.measures 如何实际获得 dfb.1 、 dfb.x 和 dffi 列中的结果？

问题描述

在我参加过的一些考试中，我得到了这个代码，并要求我找到标有 ?????? 的值 问题中的代码是：

代码

attach (mydat)
mydat
lr1 = glm ( Y ~X , data = mydat , family = binomial ( link = logit ))
summary (lr1)
influence . measures (lr1)

输出

> mydat

X Y

1 1.74 0

2 1.90 0

3 1.91 0

4 1.97 1

5 2.02 1

6 2.27 0

7 2.32 1

8 2.39 0

9 2.42 0

10 3.07 0

> lr1 = glm ( Y ~X , data = mydat , family = binomial ( link = logit ))

> summary ( lr1 )

Coefficients :

Estimate Std . Error z value Pr ( >| z |)

( Intercept ) 1.741 4.754 0.366 0.714

X -1.194 2.202 -0.542 0.588

> influence . measures ( lr1 )

Influence measures of

glm ( formula = Y ~ X , family = binomial ( link = logit ) , data = mydat ) :

dfb .1 _ dfb . X dffit cov . r cook . d hat inf

1 -0.5825 0.5258 -0.675 1.418 0.2232 0.303

2 -0.2805 0.2359 -0.397 1.301 0.0772 0.177

3 ?????? ?????? -0.386 1.296 0.0728 0.171

4 0.3203 -0.2515 0.547 0.962 0.1780 0.142

5 0.2426 -0.1736 0.511 0.935 0.1586 0.124

6 0.0613 -0.0955 -0.244 1.302 0.0281 0.116

7 -0.2203 0.2995 0.596 0.826 0.2346 0.128

8 0.1368 -0.1700 -0.272 1.369 0.0342 0.150

9 0.1548 -0.1878 -0.281 1.391 0.0366 0.162

10 0.5586 -0.5949 -0.628 2.496 0.1709 0.526

但是在使用 DFBETAS 和 DFFITS 的公式进行逻辑回归解决（手动）之后，答案与运行函数影响的答案不同。测量我确信计算没有问题，所以我想知道如何函数 Impact.measures 实际计算 DFBETAS 和 DFFITS？

标签： rstatistics

解决方案

您只需键入函数即可查看其计算方式。列的行dfbetas是

dfbetas <- cf/outer(infl$sigma, sqrt(diag(xxi)))

在函数前面查看计算cf、infl和的计算xxi。您可能需要花一些时间阅读帮助页面?outer、?diag和早期计算中使用的函数。

您可以使用stats:::dfbetas.lm查看相同计算的更紧凑版本。

推荐阅读