Binaarne tunnus, mistahes tüüpi faktor
Andmed samad, mis Fisheri testi puhul peipsi_zpl.csv, tunnuse Cop2 ehk uuritava liigi arvukuste põhjal teeme jälle binaarse tunnuse, nii et esinemine on 1. Logistilise mudeli korral prognoositakse R programmis 1 šanssi!
Oluline vahe Fisheri testiga on selles, et faktoreid võib olla rohkem ja nad ei pea olema väheste väärtustega
Oluline vahe Fisheri testiga on selles, et faktoreid võib olla rohkem ja nad ei pea olema väheste väärtustega
|
cop=as.numeric(I(Cop2>0))
logist=glm(cop~Osa,family=binomial);summary(logist) Call: glm(formula = cop ~ Osa, family = binomial) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.5183 -0.6876 -0.6876 0.8712 1.7653 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.7732 0.4935 1.567 0.11721 OsaSuurjärv -2.0949 0.7485 -2.799 0.00513 ** --- AIC: 47.256 > exp(2.0949) [1] 8.124628 |
Andmete teisendamine binaarseks.
Kontrollime alustuseks järve mõju. glm protseduur võimaldab valida uuritava tunnuse jaotust, binaarse puhul on see binomial. Suurjärves on Cop5 leidumise šanss väiksem, logaritmskaalas 2,0949 võrra. Šansside suhte jaoks peame kordaja tagasi teisendama, võttes selle eksponenti. Lõplik vastus on logistilise mudeli põhjal: Cop5 leidumise šanss Suurjärves on 8 korda väiksem kui Lämmijärves. Tulemus peab olema enam-vähem sama, kui Fisheri testi korral oli. |
