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का उपयोग करके प्रतिक्रिया पैमाने पर अनुमानित मान प्राप्त करना मैं में glm मॉडल फिट कर रहा हूं और predict.glm(object=fm1, type="response") का उपयोग करके प्रतिक्रिया पैमाने पर अनुमानित मान प्राप्त कर सकता हूं जहां fm1 फिट मॉडल है। मुझे आश्चर्य है कि augmentbroom पैकेज से फ़ंक्शन का उपयोग करके प्रतिक्रिया पैमाने पर अनुमानित मान कैसे प्राप्त करें। मेरा न्यूनतम कामकाजी उदाहरण नीचे दिया गया है। किसी भी तरह की सहायता की हम सराहना करेंगे। धन्यवादब्रूम :: एगमेंट फ़ंक्शन
Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4)
NoofPlates <- rep(x=5, times=10)
NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5)
Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive)
fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution),
family=binomial("logit"), data=Data, weights=NoofPlates)
predict.glm(object=fm1, type="response")
# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# 0.02415120 0.07081045 0.19005716 0.41946465 0.68990944 0.87262421 0.95474066 0.98483820 0.99502511 0.99837891
library(broom)
broom::augment(x=fm1)
# NoPositive.NoofPlates log.Dilution. X.weights. .fitted .se.fit .resid .hat .sigma
# 1 0.0 -4.8520303 5 -3.6989736 1.1629494 -0.4944454 0.15937234 0.6483053
# 2 0.0 -4.1588831 5 -2.5743062 0.8837030 -0.8569861 0.25691194 0.5662637
# 3 0.4 -3.4657359 5 -1.4496388 0.6404560 1.0845988 0.31570923 0.4650405
# 4 0.4 -2.7725887 5 -0.3249714 0.4901128 -0.0884021 0.29247321 0.6784308
# 5 0.6 -2.0794415 5 0.7996960 0.5205868 -0.4249900 0.28989252 0.6523116
# 6 0.8 -1.3862944 5 1.9243633 0.7089318 -0.4551979 0.27931425 0.6486704
# 7 1.0 -0.6931472 5 3.0490307 0.9669186 0.6805552 0.20199632 0.6155754
# 8 1.0 0.0000000 5 4.1736981 1.2522190 0.3908698 0.11707018 0.6611557
# 9 1.0 0.6931472 5 5.2983655 1.5498215 0.2233227 0.05944982 0.6739965
# 10 1.0 1.3862944 5 6.4230329 1.8538108 0.1273738 0.02781019 0.6778365
# .cooksd .std.resid
# 1 0.0139540988 -0.5392827
# 2 0.0886414317 -0.9941540
# 3 0.4826245827 1.3111391
# 4 0.0022725303 -0.1050972
# 5 0.0543073747 -0.5043322
# 6 0.0637954916 -0.5362006
# 7 0.0375920888 0.7618349
# 8 0.0057798939 0.4159767
# 9 0.0008399932 0.2302724
# 10 0.0001194412 0.1291827
'झाड़ू :: वृद्धि (x = fm1, newdata = डेटा)' के बारे में क्या? –
@ रोमन लूस्ट्रिक, 'झाड़ू :: वृद्धि (x = fm1, newdata = डेटा)' वही फिट मानों को 'झाड़ू :: संवर्धन (x = fm1) 'के रूप में देता है। कोई विचार। – MYaseen208
आप सही हैं। मुझे लगता है कि मुझे नुकसान हुआ है और मुझे यकीन नहीं है कि "प्रतिक्रिया पैमाने पर अनुमानित मूल्यों" का क्या मतलब है। मैं इस पर एक और स्विंग होगा। 'झाड़ू :: वृद्धि (x = fm1, newdata = डेटा, type.predict =" प्रतिक्रिया ") के बारे में क्या? आपकी मदद के लिए –