GLM预测值

Question

我glm式：

fit.full <- glm(y ~ a + b + c + d + e + f, data=df, family=binomial(logit)) 

glm输出：

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) 
a -0.0443 0.0182 -2.43 0.01530 * 
b1 -0.3247 0.0898 -3.62 0.00030 *** 
c2 0.0948 0.0322 2.94 0.00326 ** 

然后我决定适用glm到降低模型用于比较：

fit.reduced <- glm(y ~ a + b1 + c2, data=df, family=binomial(logit)) 

但是，上述代码产生了一个错误：

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'b1' not found

我不得不写下面的代码：

fit.reduced <- glm(y ~ a + b + c, data=df, family=binomial(logit)) 

是否有任何解决方案只进入：A，B1和C？顺便说一下，b和c变量分别有3和5个值。谢谢。

Answer 1

第一个模型的输出确实包含“b1”和“c2”作为系数的线条标签，但这并不意味着有这些名称的列。这意味着这些变量是具有这些名称的级别的因素。 glm的“开箱即用”设置会产生“处理对比”，因此非基本因子水平的系数会以其变量名称及其因子水平显示。尝试生成减少量模型只有这些级别，因为如果您删除了所有具有基本级别值的案例，将无法对它们进行比较。

如果您确实想运行具有相同列名称的模型，但从考虑中删除特定级别，然后使用glm支持的subset参数