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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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Rでロジスティック回帰を行ったときのdeviance残差の計算方法

katht

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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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投稿2021/08/25 03:01

Rでロジスティック回帰を行った際のresidual devianceを取得したいと考えています。
glm.fit関数を用いたところ、以下のような完全分離の警告が出ました。

R

1glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

そこで、こちらを参考にlogistf関数を利用してみました。

R

1cont <- logistf.control(maxit=1000,maxstep = 100) 2plcont <- logistpl.control(maxit=1000) 3res <- logistf(y ~ x,firth = TRUE, control = cont,plcontrol = plcont)

summary(res)の中身は以下のとおりです。

R

1> summary(res) 2logistf(formula = dat[, j] ~ Dat_res[, i], control = cont, plcontrol = plcont, firth = TRUE) 3 4Model fitted by Penalized ML 5Coefficients: 6 coef se(coef) lower 0.95 upper 0.95 Chisq p 7(Intercept) 0.1375199 0.11492692 -0.08696857 0.3642894 1.439322 0.230249 8Dat_res[, i] -0.7204668 0.05044381 -0.82565105 -0.6269034 Inf 0.000000 9 method 10(Intercept) 2 11Dat_res[, i] 2 12 13Method: 1-Wald, 2-Profile penalized log-likelihood, 3-None 14 15Likelihood ratio test=895.6586 on 1 df, p=0, n=1000 16Wald test = 203.9916 on 1 df, p = 0

この結果から、こちらのサイトでも説明されているdeviance残差(residual deviance)を計算しようと考えていますが、導出する方法がよく分かっていません。
理解不足で申し訳ありませんが、ご教授よろしくお願いします。

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