У меня есть логистическая регрессия, и я хотел бы генерировать смоделированные данные из кривой логита.Мой код ниже:
#Begin Code
require(gld)
runs<-100
num.trees<-500
p<-0.5
trial.1<-rgl(num.trees,1859.75592, 0.02179, -0.09578, 0.24264, param = "fkml", lambda5 = NULL)
trial.1 <- floor(trial.1/10)*10+1
minDecade <- min(trial.1)
maxDecade <- max(trial.1)
allDecades <- seq(minDecade-100, 2001, by=10)
x<-1:length(allDecades)
y<-sample(trial.1, p*num.trees)
binTrees <- rep(0,length(allDecades))
for (i in 1:length(allDecades)) {
binTrees[i] <- length(which(y==allDecades[i]))
}
binTrees
binTrees<-cumsum(binTrees)/sum(binTrees)
fit<-glm(binTrees~x,family=binomial(link='logit'))
plot(binTrees)
lines(fitted.values(fit))
#End Code
По сути, из этого последнего бита, как можно генерировать моделируемые данные из моей логистической регрессии?Кто-то, с кем я говорил, рекомендовал использовать для этого функцию CDF, но я не знаю, с чего начать.Моя цель состоит в том, чтобы воссоздать полный набор данных на основе моей подгоночной кривой.
Заранее спасибо за любой совет!