आर में glm() से प्रतिगमन गुणांक कैसे निकालें

आप R में glm() फ़ंक्शन से प्रतिगमन गुणांक निकालने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं:

विधि 1: सभी प्रतिगमन गुणांक निकालें

 model$coefficients

विधि 2: किसी विशिष्ट चर के लिए प्रतिगमन गुणांक निकालें

 model$coefficients[' my_variable ']

विधि 3: मानक त्रुटि, Z मान और P मान के साथ सभी प्रतिगमन गुणांक निकालें

 summary(model)$coefficients

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इन विधियों का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: आर में glm() से प्रतिगमन गुणांक निकालें

मान लीजिए कि हम ISLR पैकेज से डिफ़ॉल्ट डेटासेट का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करते हैं:

 #load dataset
data <- ISLR::Default

#view first six rows of data
head(data)

  default student balance income
1 No No 729.5265 44361.625
2 No Yes 817.1804 12106.135
3 No No 1073.5492 31767.139
4 No No 529.2506 35704.494
5 No No 785.6559 38463.496
6 No Yes 919.5885 7491.559

#fit logistic regression model
model <- glm(default~student+balance+income, family=' binomial ', data=data)

#view summary of logistic regression model
summary(model)

Call:
glm(formula = default ~ student + balance + income, family = "binomial", 
    data = data)

Deviance Residuals: 
    Min 1Q Median 3Q Max  
-2.4691 -0.1418 -0.0557 -0.0203 3.7383  

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -1.087e+01 4.923e-01 -22.080 < 2e-16 ***
studentYes -6.468e-01 2.363e-01 -2.738 0.00619 ** 
balance 5.737e-03 2.319e-04 24.738 < 2e-16 ***
income 3.033e-06 8.203e-06 0.370 0.71152    
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 2920.6 on 9999 degrees of freedom
Residual deviance: 1571.5 on 9996 degrees of freedom
AIC: 1579.5

Number of Fisher Scoring iterations: 8

हम मॉडल से सभी प्रतिगमन गुणांक निकालने के लिए model$coefficients टाइप कर सकते हैं:

 #extract all regression coefficients
model$coefficients

  (Intercept) studentYes balance income 
-1.086905e+01 -6.467758e-01 5.736505e-03 3.033450e-06

हम केवल शेष चर के लिए प्रतिगमन गुणांक निकालने के लिए model$coefficients[‘balance’] भी टाइप कर सकते हैं:

 #extract coefficient for 'balance'
model$coefficients[' balance ']

balance 
0.005736505

प्रतिगमन गुणांकों को उनकी मानक त्रुटियों, z-मानों और p-मानों के साथ प्रदर्शित करने के लिए, हम सारांश(मॉडल)$ गुणांकों का उपयोग निम्नानुसार कर सकते हैं:

 #view regression coefficients with standard errors, z values and p-values
summary(model)$coefficients

                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.086905e+01 4.922555e-01 -22.080088 4.911280e-108
studentYes -6.467758e-01 2.362525e-01 -2.737646 6.188063e-03
balance 5.736505e-03 2.318945e-04 24.737563 4.219578e-135
income 3.033450e-06 8.202615e-06 0.369815 7.115203e-01

हम इस आउटपुट में विशिष्ट मानों तक भी पहुंच सकते हैं।

उदाहरण के लिए, हम बैलेंस वेरिएबल के पी मान तक पहुंचने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #view p-value for balance variable
summary(model)$coefficients[' balance ', ' Pr(>|z|) ']

[1] 4.219578e-135

या हम प्रत्येक प्रतिगमन गुणांक के लिए पी-वैल्यू तक पहुंचने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #view p-value for all variables
summary(model)$coefficients[, ' Pr(>|z|) ']

  (Intercept) studentYes balance income 
4.911280e-108 6.188063e-03 4.219578e-135 7.115203e-01 

मॉडल में प्रत्येक प्रतिगमन गुणांक के लिए P मान प्रदर्शित किए जाते हैं।

आप आउटपुट में किसी भी मान तक पहुंचने के लिए समान सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि आर में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

आर में सरल रैखिक प्रतिगमन कैसे करें
आर में मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन कैसे करें
आर में लॉजिस्टिक रिग्रेशन कैसे करें
आर में द्विघात प्रतिगमन कैसे करें