首页 文章

在泊松GLM R中改变Y截距

提问于
浏览 次
0

Background ：我有以下数据，我运行 glm 函数：

location = c("DH", "Bos", "Beth")
count = c(166, 57, 38)

#make into df
df = data.frame(location, count) 

#poisson
summary(glm(count ~ location, family=poisson))

Output:

Coefficients:

            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)   3.6376     0.1622  22.424  < 2e-16 ***
locationBos   0.4055     0.2094   1.936   0.0529 .  
locationDH    1.4744     0.1798   8.199 2.43e-16 ***

Problem: 我想更改 (Intercept) 所以我可以获得相对于 Bos 的所有值

我看了Change reference group using glm with binomial family和How to force R to use a specified factor level as reference in a regression? . 我尝试了那种方法，它没有用，我不知道为什么 .

Tried:

df1 <- within(df, location <- relevel(location, ref = 1))

#poisson
summary(glm(count ~ location, family=poisson, data = df1))

Desired Output:

Coefficients:

            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)    ...
locationBeth   ...
locationDH     ...

Question: 如何解决此问题？

r output regression intercept coefficients

1 回答

  • 3

    我认为您的问题是您正在修改数据框，但在您的模型中您没有使用数据框 . 使用模型中的 data 参数来使用数据框中的数据 .

    location = c("DH", "Bos", "Beth")
count = c(166, 57, 38)
# make into df
df = data.frame(location, count)

    注意 location 本身就是一个 character 向量 . data.frame() 默认情况下在数据框中将其强制转换为 factor . 转换后，我们可以使用 relevel 来指定参考级别 .

    df$location = relevel(df$location, ref = "Bos") # set Bos as reference
summary(glm(count ~ location, family=poisson, data = df))

    # Call:
    # glm(formula = count ~ location, family = poisson, data = df)
    # ...
    # Coefficients:
    #              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
    # (Intercept)    4.0431     0.1325  30.524  < 2e-16 ***
    # locationBeth  -0.4055     0.2094  -1.936   0.0529 .  
    # locationDH     1.0689     0.1535   6.963 3.33e-12 ***
    # ...
    回复于

相关问题