boxTidwell函数可以处理二元结果变量吗？

我最初想在我的前瞻Logistic回归模型（BinaryOutcomeVar〜ContinuousPredVar + ContinuousPredVar^2 + ContinuousPredVar^3）上运行boxTidwell()（在“车”包中找到）分析。我碰到的问题：boxTidwell函数可以处理二元结果变量吗？

Error in x - xbar : non-numeric argument to binary operator 
In addition: Warning message: 
In mean.default(x) : argument is not numeric or logical: returning NA

所以，我创建了一个可再现例如用于证明错误：

不起作用：

boxTidwell(formula = Treatment ~ uptake, other.x = ~ poly(x = colnames(CO2)[c(1,2,4)], degree = 2), data = CO2)

boxTidwell(y = CO2$Treatment, x = CO2$uptake)

作品：

boxTidwell(formula = prestige ~ income + education, other.x = ~ poly(x = women , degree = 2), data = Prestige)

我一直在玩other.x参数，我猜是这个问题。

问题

因此，没有人知道，如果1. boxTidwell()函数与二元结果变量2. other.x背后的逻辑的作品，因为我不能让我的虚拟实例要么工作。

来源

2014-12-03 timothy.s.lau

所以你期望我们去寻找这个功能？ – 2014-12-03 18:15:38

恩，图书馆（汽车）？我应该把这个问题加入到这个问题吗 – 2014-12-03 18:16:26

是的。每当你有一个非默认包的函数时，你应该包含一个加载包的库调用。 – 2014-12-03 18:17:36

经过进一步搜索，它看起来像汽车::: boxTidwell不能处理公式中的二元结果变量，但它可以是手工编码：

require(MASS) 
require(car) 

d1<-read.csv("path for your csv file",sep=',',header=TRUE) 

x<-d1$explanatory variable name 
y<-d1$dependent variable name 

#FIT IS DONE USING THE glm FUNCTION 
m1res <- glm(y ~ x,family=binomial(link = "logit")) 
coeff1<- coefficients(summary(m1res)) 
lnx<-x*log(x) 
m2res <- glm(y ~ x+lnx ,family=binomial(link = "logit")) 
coeff2<- coefficients(summary(m2res)) 
alpha0<-1.0 
pvalue<-coeff2[3,4] 
pvalue 
beta1<-coeff1[2,1] 
beta2<-coeff2[3,1] 
iter<-0 
err<-1 
while (pvalue<0.1) { 
alpha <-(beta2/beta1)+alpha0 
err<-abs(alpha-alpha0) 
alpha0<-alpha 
mx<-x^alpha 
m1res <- glm(y ~ mx,family=binomial(link = "logit")) 
coeff1<- coefficients(summary(m1res)) 
mlnx<-mx*log(x) 
m2res <- glm(y ~ mx+mlnx ,family=binomial(link = "logit")) 
coeff2<- coefficients(summary(m2res)) 
pvalue<-coeff2[3,4] 
beta1<-coeff1[2,1] 
beta2<-coeff2[3,1] 
iter<- iter+1 
} 
# PRINT THE POWER TO CONSOLE 
alpha

上面的代码摘自： https://sites.google.com/site/ayyalaprem/box-tidwelltransform

来源

2014-12-03 19:06:36

boxTidwell函数可以处理二元结果变量吗？

回答

相关问题