Как определить обрезание в логите GLM - PullRequest
Новая
       47

Как определить обрезание в логите GLM

0 голосов
/ 02 ноября 2018

Предоставить некоторые данные для логистической GLM: 

set.seed(123)
x1 = rnorm(2000)           
z = 1 + 3*x1 + 3*exp(x1)         
pr = 1/(1+exp(-z))         
y = rbinom(2000,1,pr)

df = data.frame(y=y,x1=x1)

Запуск модели: 

mod <- glm(y ~ x1,data=df,family=binomial(link=logit))

Логит участок: 

library(visreg)
library(ggplot2)
visreg(mod, 'x1', scale='response', rug=2, gg=TRUE)+
  theme_bw(18)

enter image description here

Мне нужно вычислить отсечение x1, которое определяет 50% вероятности того, что y = 1. Я думаю, мне нужна функция predict: 

pred <- predict(mod, type = "response")

EDIT

Как предложено ниже Я нашел обрезку Тем не менее, я хотел бы провести анализ ROC, чтобы проверить его специфичность и чувствительность. Достаточно ли запустить этот код? 

prob=predict(mod,type=c("response"))
df$prob=prob
library(pROC)
g <- roc(y ~ prob, data = df)
plot(g)
g

1 Ответ

0 голосов
/ 02 ноября 2018

Вы можете использовать dose.p из MASS. Попробуйте: 

library(MASS)
dose.p(mod, p = 0.5)
#               Dose         SE
#p = 0.5: -0.8457261 0.02039277

Используя predict, x1[as.numeric(names(pred[round(pred, 2) == 0.5]))], укажите точки от x1, которые близки (с точностью до сотых) к отсечке 

[1] -0.8497043 -0.8490611 -0.8445834 -0.8468964 -0.8491746
...