在 R Logistic 回归中手动加权分箱变量

【问题标题】：Manually Weight a Binned Variable in R Logistic Regression在 R Logistic 回归中手动加权分箱变量
【发布时间】：2013-08-12 18:38:15
【问题描述】：

我希望在 R 中使用逻辑回归进行信用评分，但我对此感到困惑......

如果我有一个包含“Own”、“Rent”和“Other”因素的分类变量“Residence”，并且我想将“Other”的权重设置为零，这样它在模型中是中性的在 R 中的 glm 中执行此操作的最佳方法是什么？

我们可以使用 Fico 模型生成器手动执行此操作，但我不确定如何在 R 中执行此操作。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： r binning

【解决方案1】：

如果您想省略 Residence=="Other" 的情况，请使用 glm() 的子集参数。

 logmod <- glm(binaryvar ~ covar1 + Residence, data=dat, 
               subset= Residence =="Other", family="binomial")

【讨论】：

不想省略所有带有“其他”的情况。我希望将其重量预设为零。
您需要解释这与省略案例有何不同。（也许您对“权重”一词的理解与统计学中通常使用的不同。如果您希望“其他”作为与其他效果进行比较的参考水平，那么您需要使用不同的术语。）
我认为你是对的...我正在调查参考重量。