(S,R)제22강(01)_로지스틱회귀분석에서 제일 주의해야 할 점...

로지스틱 프로그램 예제

R 프로그램

glm(pass~time,family=binomial,data=a1)
R에서는 glm(,generalized linear model) 함수를 사용합니다.
그리고 로지스틱회귀분석을 위해 family=binomial 사용합니다.

 

SAS 프로그램

PROC LOGISTIC DATA=a1 DESCENDING;

MODEL pass=time;

RUN;

SAS에서는 LOGISTIC 프로시져를 사용합니다.

CATMOD 프로시져를 사용해도 됩니다.

단 주의할 것은 DESCENDING 옵션을 사용해야 합니다.
(물론 무조건 DESCENDIGN 옵션을 사용하는 것은 아니구요 ^^^)

 

로지스틱 회귀분석의 주의할 점

로지스틱 회귀분석의 종속변수는

ln{ p /  (1-p) } 입니다. 이때 사건 A, B 가 있을 때 어떤 것을 기준으로 하는가?

중요한 문제입니다.

무슨 말인가? 하면

자동차 연습시간에 따른 면허시험 합격여부를 할 때,

합격이 1 인지, 불합격이 1인지에 대한 개념이 있어야 합니다.

SAS에서는 숫자가 작은 것을 기준으로 합니다.

그리하여 합격(1), 불합격(0) 로 입력되어 있으면 숫자가 작은 "불합격 확률"을 분석한 결과를 구하게 됩니다.

 

R에서는 지금껏 테스트해 본바로는

Factor에서 큰 것 기준으로 분석되었습니다.

확인되는 대로 결과를 올리도록 하겠습니다.

 

* SAS에서는 pass= 1-pass; 와 같이 recoding을 하거나 DESCENDING 옵션을 사용하시면 되고

  R에서는 그대로 사용하면 되는 것까지 확인했습니다.

  그런데 결과가 전혀 반대로 나오는 (음수와 양수로 서로 바뀜) 중요한 부분이므로

  예제를 검토하여 올리도록 하겠습니다.

 

* 암튼 로지스틱 회귀분석할 때에 주의하셔야 합니다.