如何减少R中逻辑回归模型中的分类变量

Question

我为各种品牌和型号的汽车创建了一个关于 mpg 的逻辑回归公式。 一个变量“原产地”是整数：1=美国，2=德国，3=日本。 我把它转换成 origin.factor

head(origin.factor) [1] 美国 美国 美国 美国 美国 [6] 美国 级别：美式德语日语

首先，有人建议我使用 as.factor 将 "origin" 转换为 factor 并重新标记，但我没有看到如何使用 as 传递 label=c("American", "German", "Japanese")。因素。 有什么想法吗？

接下来，包含所有变量的初始 Logistic 模型产生了这个输出（抱歉，这篇文章中的列没有对齐，但最后一列是每个变量的粗体 p 值）：

auto.mpg.logistic

调用： glm(公式 = mpg.binary ~ 气缸 + 排量 + 马力 + 重量 + 加速度 + 年份 + origin.factor, family = "binomial")

偏差残差： 最小值 1Q 中值 3Q 最大值
-2.44937 -0.08809 0.00577 0.19315 3.03363

系数： 估计标准。误差 z 值 Pr(>|z|)
(截取) -19.450793 5.956353 -3.266 0.00109 **

气缸 -0.264169 0.439645 -0.601 0.54793
位移 0.015568 0.013658 1.140 0.25434
马力 -0.043081 0.024621 -1.750 0.08017 .
重量 -0.005762 0.001376 -4.187 2.83e-05 ***

加速度 0.012939 0.142921 0.091 0.92786
年 0.495635 0.086155 5.753 8.78e-09 ***

origin.factorGerman 1.971277 0.785573 2.509 0.01210 *

origin.factorJapanese 1.102741 0.713768 1.545 0.12236

意义。代码：0''0.001''0.01''0.05'.'0.1''1

接下来，我继续删除 p 值 > 0.05 显着性水平的变量，以得到以下输出：

auto.mpg.logistic

调用： glm(公式 = mpg.binary ~ 马力 + 重量 + 年份 + origin.factor, 家庭=“二项式”）

偏差残差： 最小值 1Q 中值 3Q 最大值
-2.2675 -0.0943 0.0080 0.2007 3.2653

系数： 估计标准。误差 z 值 Pr(>|z|)
（截取）-18.240055 4.912407 -3.713 0.000205 ***

马力 -0.042209 0.016441 -2.567 0.010251 *

重量 -0.004607 0.000734 -6.276 3.47e-10 ***

年 0.457663 0.075997 6.022 1.72e-09 ***

origin.factorGerman 1.335225 0.529879 2.520 0.011740 *

origin.factorJapanese 0.628677 0.580123 1.084 0.278500

意义。代码：0''0.001''0.01''0.05'.'0.1''1

现在唯一仍然高于 0.05 显着性水平的变量是 origin.factorJapanese

所以问题是，我可以以某种方式仅删除 origin.factorJapanese 并留在 Origin.factorGerman 中，因为它很重要吗？

或者是删除 origin.factor 的适当操作，这将从我的逻辑模型中消除此分类变量的所有方面（这似乎是我唯一的选择...）？

我是 R 新手，主要根据我们的课堂作业使用基本 R 函数，因此请在您的回答中考虑这一点。 谢谢，

约翰

Answer 1

这实际上是关于统计的，而不是关于 R。你有一个模型，它有一堆连续的解释变量（horsepower、weight、year）和一个单一的因素origin.factor。您正在拟合的模型是 平行线 模型。也就是说，对于origin.factor 的每个级别，您都在拟合一个超平面（但如果有帮助，请将其视为一条线），每个原产国都有不同的截距。

R 使用Intercept 来拟合你的因子的基本水平，剩下的因子水平实际上是基本水平和水平之间的差异。因此，回归汇总表告诉您德国汽车与美国汽车不同（American 是基础，因为它按字母顺序排在第一位，这是 R 默认处理因素的方式），但日本汽车不是。请注意，它没有告诉您关于德国车和日本车之间的区别。

因此，您有一些证据表明因素的水平之间存在差异，但不是全部。你真的不想尝试在没有日语水平的情况下拟合模型（你可能会，但不是出于你认为的原因）。