잔차이탈도 구하는 법

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한 가지로 통일하지 못한 점 양해 부탁드립니다.
glm 함수로 구할 수 있으나

로짓을 구한 후

-2 * model.llf 가 훨씬 간편하니 이 수식으로 사용해 주세요

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

김다영님께서 질문하신 잔차이탈도를 구하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

잔차이탈도는 일반적으로 로지스틱 회귀분석에서 모델적합도 및 예측력을 평가하는 데 사용됩니다. 이는 glm과 logit 둘 다 사용하여 구할 수 있습니다.

glm과 logit에서의 잔차이탈도 구하기

1. glm 함수 사용:

   • glm은 일반화 선형 모델을 적합하는 함수로, 다양한 분포와 링크 함수 설정이 가능합니다. Binomial 가족을 설정하여 로지스틱 회귀 모델을 적합할 수 있습니다.
     
   • glm을 사용하면, model.deviance를 통해 바로 잔차이탈도를 얻을 수 있습니다.
     

2. logit 함수 사용:

   • logit은 주로 이항 로지스틱 회귀에 적합한 함수입니다. model.llf 속성을 사용하여 로그우도를 구한 후, -2 * model.llf로 잔차이탈도를 계산할 수 있습니다.
     

따라서, glm과 logit 모두에서 잔차이탈도를 구할 수 있으며, 로그우도를 사용하는 것이 맞습니다. 다만, 두 함수는 계산 방식이 다를 뿐, 최종적으로 동일한 통계량을 구할 수 있습니다.

관련된 유사한 질문에 대한 추가 정보는 아래 링크를 참고하세요:
- 잔차이탈도와 로그우도 사용
- 잔차이탈도에 대한 설명

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