Как выполнить валидацию для калиброванной многочленной модели логита и модели блеска (обобщенного линейного смешанного эффекта) с использованием новых данных в R? - PullRequest
0 голосов
/ 12 апреля 2019

После того, как у меня будет оценочная или откалиброванная многочленная модель логита и блеска, мне нужно увидеть, насколько сильна модель в своих возможностях прогнозирования, наблюдая и проверяя всю емкость откалиброванной модели.Пример: используйте предоставленный код с предоставленными данными для дальнейшего обсуждения.

The calibrated model looks like,
library(mlogit)
library(foreign)
library(MASS)
library(lme4)
library(lattice)
mydata<-read.csv("...../caliberating data.csv",header = T)
mldata<-mlogit.data(mydata,varying=4:15,choice="mode",shape="wide")
model1<-mlogit(mode~price+catch|income, data= mldata,reflevel="charter")

Теперь у меня есть 1/3 данных для проверки из всей собранной информации.И это можно проверить вручную с помощью Microsoft Excel.Но мне нужно знать, как использовать эти данные проверки в R для проверки производительности калиброванной модели.какие коды будут использоваться для использования новых данных в R?какие пакеты будут использоваться в R, чтобы увидеть вероятности предсказания, стандартные ошибки, невязки .... и т. д.?Любая помощь приветствуется.Спасибо.

Примечание: прикрепленные данные не мои.Я предоставил это для уточнения этого вопроса.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...