Здравствуйте! Рад видеть ваш интерес к логистической регрессии. В своей практике я использовал функцию glm для выполнения логистической регрессии.
Функция glm (обобщенные линейные модели) в R является мощным инструментом для работы с различными типами моделей, включая логистическую регрессию. Она позволяет создавать модели с различными распределениями ошибок и связывает зависимую переменную с набором предикторов.Для использования функции glm в логистической регрессии необходимо указать аргумент family со значением binomial, чтобы указать на бинарное распределение отклика. Вот пример кода⁚
# Создание логистической регрессионной модели
model <- glm(response ~ predictor1 predictor2, data dataset, family binomial)
# Получение результатов модели
summary(model)
В данном примере response — это зависимая переменная (бинарный отклик), predictor1 и predictor2 — предикторы (независимые переменные), а dataset ⏤ набор данных, в котором содержатся все переменные.
Обратите внимание, что функция glm позволяет также добавлять в модель другие предикторы и указывать различные опции (например, распределение ошибок может быть изменено).
Также стоит отметить, что вариант logistic_regression является неверным ответом, потому что функция с таким названием не существует в R для выполнения логистической регрессии.