GLM di R: Generalized Linear Model

Generalized linear model (GLM) adalah generalisasi dari regresi linear biasa yang memungkinkan variabel respons memiliki model sebaran galat selain sebaran normal seperti sebaran Gaussian.

Dasar-dasar GLM

GLM dipasang dengan fungsi glm(). Seperti model linear (lm()), glm() memiliki formula dan data sebagai masukan, tetapi juga memiliki masukan family.

Sintaks Generalized Linear Model

Family Gaussian adalah cara R merujuk ke sebaran normal dan merupakan nilai bawaan untuk glm().

Kemiripan dengan Model Linear

Jika family adalah Gaussian maka GLM sama dengan LM.

Galat atau sebaran non-normal

Generalized linear model dapat memiliki galat atau sebaran non-normal. Namun, ada keterbatasan pada sebaran yang memungkinkan. Misalnya, Anda dapat menggunakan family Poisson untuk data cacah, atau Anda dapat menggunakan family binomial untuk data binomial.

Fungsi taut non-linear

GLM juga memiliki fungsi taut non-linear, yang mengaitkan koefisien regresi dengan sebaran dan memungkinkan model linear digeneralisasi.

Contoh Interaktif Memprediksi dengan glm()

Contoh ini memprediksi jumlah harapan korban luka kebakaran sipil harian untuk bulan-bulan musim panas di Amerika Utara, yaitu Juni, Juli, dan Agustus, menggunakan regresi Poisson dan dataset newDat.

Berikut adalah data dalam dataset newDat:

  Month   
1     6
2     7
3     8 Didukung oleh

Estimasi kemiringan dan intersep Poisson berada pada skala log natural dan dapat dieksponensialkan agar lebih mudah dipahami. Anda dapat melakukannya dengan menetapkan type = "response" pada fungsi predict.

# use the model to predict with new data
predOut <- predict(object = poissonOut, newdata = newDat, type = "response")

# print the predictions
print(predOut)
Didukung oleh

Saat kita menjalankan kode di atas, akan dihasilkan keluaran berikut:

         1          2          3
0.08611111 0.12365591 0.07795699 Didukung oleh

Coba sendiri.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang generalized linear model di R, silakan lihat video dari kursus kami, Generalized Linear Models in R.

Konten ini diambil dari kursus DataCamp Generalized Linear Models in R oleh Richard Erickson.

Lihat juga Tutorial Logistic Regression di R kami.