<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para extrair coeficientes de regress\u00e3o da fun\u00e7\u00e3o glm()<\/strong> em R:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: extrair todos os coeficientes de regress\u00e3o<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: Extraia o coeficiente de regress\u00e3o para uma vari\u00e1vel espec\u00edfica<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: Extraia todos os coeficientes de regress\u00e3o com erro padr\u00e3o, valor Z e valor P<\/strong><\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar esses m\u00e9todos na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que ajustamos um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica<\/a> usando o conjunto de dados padr\u00e3o<\/strong> do pacote ISLR<\/strong> :<\/span><\/p>\n Podemos digitar model$coefficients<\/strong> para extrair todos os coeficientes de regress\u00e3o do modelo:<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos digitar model$coefficients[‘balance’]<\/strong> para extrair o coeficiente de regress\u00e3o apenas para a vari\u00e1vel balance<\/strong> :<\/span><\/span><\/p>\n Para exibir os coeficientes de regress\u00e3o junto com seus erros padr\u00e3o, valores z e valores p<\/a> , podemos usar os coeficientes summary(model)$<\/strong> da seguinte forma:<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos acessar valores espec\u00edficos nesta sa\u00edda.<\/span><\/p>\n Por exemplo, podemos usar o seguinte c\u00f3digo para acessar o valor p da vari\u00e1vel balance<\/b> :<\/span><\/p>\n Ou poder\u00edamos usar o seguinte c\u00f3digo para acessar o valor p de cada um dos coeficientes de regress\u00e3o:<\/span><\/p>\n Os valores P s\u00e3o exibidos para cada coeficiente de regress\u00e3o no modelo.<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode usar sintaxe semelhante para acessar qualquer valor na sa\u00edda.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n Como realizar regress\u00e3o linear simples em R<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para extrair coeficientes de regress\u00e3o da fun\u00e7\u00e3o glm() em R: M\u00e9todo 1: extrair todos os coeficientes de regress\u00e3o model$coefficients M\u00e9todo 2: Extraia o coeficiente de regress\u00e3o para uma vari\u00e1vel espec\u00edfica model$coefficients[‘ my_variable ‘] M\u00e9todo 3: Extraia todos os coeficientes de regress\u00e3o com erro padr\u00e3o, valor Z e valor P […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4278","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n model$coefficients\n<\/strong><\/pre>\n
model$coefficients[' my_variable<\/span> ']<\/strong><\/pre>\n summary(model)$coefficients<\/strong><\/pre>\n
Exemplo: extrair coeficientes de regress\u00e3o de glm() em R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#load dataset\n<\/span>data <- ISLR::Default\n\n#view first six rows of data\n<\/span>head(data)\n\n default student balance income\n1 No No 729.5265 44361.625\n2 No Yes 817.1804 12106.135\n3 No No 1073.5492 31767.139\n4 No No 529.2506 35704.494\n5 No No 785.6559 38463.496\n6 No Yes 919.5885 7491.559\n\n#fit logistic regression model\n<\/span>model <- glm(default~student+balance+income, family=' binomial<\/span> ', data=data)\n\n#view summary of logistic regression model\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nglm(formula = default ~ student + balance + income, family = \"binomial\", \n data = data)\n\nDeviance Residuals: \n Min 1Q Median 3Q Max \n-2.4691 -0.1418 -0.0557 -0.0203 3.7383 \n\nCoefficients:\n Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) \n(Intercept) -1.087e+01 4.923e-01 -22.080 < 2e-16 ***\nstudentYes -6.468e-01 2.363e-01 -2.738 0.00619 ** \nbalance 5.737e-03 2.319e-04 24.738 < 2e-16 ***\nincome 3.033e-06 8.203e-06 0.370 0.71152 \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\n(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)\n\n Null deviance: 2920.6 on 9999 degrees of freedom\nResidual deviance: 1571.5 on 9996 degrees of freedom\nAIC: 1579.5\n\nNumber of Fisher Scoring iterations: 8<\/strong><\/pre>\n #extract all regression coefficients\n<\/span>model$coefficients\n\n (Intercept) studentYes balance income \n-1.086905e+01 -6.467758e-01 5.736505e-03 3.033450e-06\n<\/strong><\/pre>\n #extract coefficient for 'balance'\n<\/span>model$coefficients[' balance<\/span> ']\n\n<\/span><\/span>balance \n0.005736505\n<\/strong><\/pre>\n #view regression coefficients with standard errors, z values and p-values\n<\/span>summary(model)$coefficients\n\n Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)\n(Intercept) -1.086905e+01 4.922555e-01 -22.080088 4.911280e-108\nstudentYes -6.467758e-01 2.362525e-01 -2.737646 6.188063e-03\nbalance 5.736505e-03 2.318945e-04 24.737563 4.219578e-135\nincome 3.033450e-06 8.202615e-06 0.369815 7.115203e-01<\/strong><\/pre>\n #view p-value for balance variable\n<\/span>summary(model)$coefficients[' balance<\/span> ', ' Pr(>|z|)<\/span> ']\n\n[1] 4.219578e-135\n<\/strong><\/pre>\n #view p-value for all variables\n<\/span>summary(model)$coefficients[, ' Pr(>|z|)<\/span> ']\n\n (Intercept) studentYes balance income \n4.911280e-108 6.188063e-03 4.219578e-135 7.115203e-01 \n<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla em R<\/a>
Como realizar regress\u00e3o log\u00edstica em R
Como realizar regress\u00e3o quadr\u00e1tica em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"