R_logistica
2023-08-30
segundo
# Installing the package
# For Logistic regression
install.packages("caTools")## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.3'
## (as 'lib' is unspecified)# For ROC curve to evaluate model
install.packages("ROCR") ## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.3'
## (as 'lib' is unspecified)# Loading package
library(caTools)
library(ROCR)Cargando datos
# Loading package
library(caTools)
library(ROCR)
set.seed(888)
ca<-abs(round(rnorm(n=1000,mean=67,sd=14)))
b<-abs(round(rnorm(n=1000,mean=5,sd=3),1))
gen<-factor(rbinom(n=1000,size=1,prob=0.6),labels=c("g1","g2"))
zn<-abs(round(rnorm(n=1000,mean=10,sd=3),1))
z<-0.1*ca-0.02*b+0.3*zn-10
pr = 1/(1+exp(-z))
y = rbinom(1000,1,pr)
mm<-factor(rbinom(1000,1,pr),labels=c("no","si"))
data<-data.frame(ca,b,gen,zn,mm)
data## ca b gen zn mm
## 1 40 6.0 g1 5.5 si
## 2 45 1.5 g2 7.5 no
## 3 77 1.8 g2 9.2 si
## 4 63 7.2 g2 9.4 no
## 5 44 8.1 g1 11.9 no
## 6 63 1.6 g2 11.5 si
## 7 37 1.8 g2 6.4 no
## 8 75 3.2 g2 10.3 si
## 9 76 1.8 g2 8.8 si
## 10 82 5.9 g1 10.5 si
## 11 71 6.1 g2 12.2 si
## 12 86 2.1 g2 9.1 si
## 13 80 0.8 g1 6.3 si
## 14 73 6.7 g1 11.3 si
## 15 60 3.0 g2 15.9 no
## 16 51 2.1 g1 10.4 no
## 17 84 0.8 g2 10.0 si
## 18 64 2.9 g2 7.0 si
## 19 36 5.9 g2 7.2 no
## 20 62 0.0 g1 13.4 si
## 21 66 4.2 g1 14.8 si
## 22 63 2.5 g2 10.3 no
## 23 57 2.8 g2 9.5 no
## 24 78 1.1 g2 12.0 si
## 25 64 5.7 g2 11.6 si
## 26 65 0.9 g1 8.3 no
## 27 65 6.9 g2 11.2 no
## 28 109 4.4 g2 6.4 si
## 29 70 1.9 g2 6.5 no
## 30 72 8.4 g2 11.0 si
## 31 90 4.6 g2 9.1 si
## 32 53 3.6 g1 10.3 si
## 33 70 5.0 g2 13.6 si
## 34 83 8.8 g2 10.1 si
## 35 67 3.7 g2 12.0 no
## 36 45 6.6 g1 10.9 si
## 37 76 6.3 g2 10.1 si
## 38 85 4.1 g1 8.5 si
## 39 56 14.0 g1 9.7 no
## 40 79 6.8 g1 8.0 no
## 41 70 9.7 g2 12.1 si
## 42 69 1.9 g1 11.8 si
## 43 51 12.7 g1 11.8 no
## 44 40 7.7 g1 10.2 no
## 45 63 1.1 g2 5.8 no
## 46 56 7.0 g1 6.2 si
## 47 48 2.5 g2 15.1 no
## 48 89 5.8 g2 10.7 si
## 49 68 6.3 g1 8.4 no
## 50 73 5.7 g2 5.6 no
## 51 77 1.1 g2 7.6 si
## 52 62 11.3 g2 13.1 no
## 53 59 6.3 g1 7.8 no
## 54 65 6.6 g2 12.6 no
## 55 90 7.8 g1 5.6 no
## 56 72 8.6 g1 10.3 no
## 57 77 7.8 g1 8.7 si
## 58 74 0.4 g1 5.3 no
## 59 70 8.5 g1 9.0 si
## 60 52 6.8 g1 4.9 no
## 61 61 3.6 g2 9.1 no
## 62 67 5.6 g2 13.5 si
## 63 63 1.9 g1 8.6 no
## 64 59 2.1 g1 8.4 no
## 65 88 5.4 g2 13.3 si
## 66 63 5.5 g1 15.4 no
## 67 73 4.3 g2 12.3 no
## 68 66 11.4 g2 11.1 si
## 69 42 3.9 g1 14.0 no
## 70 32 6.1 g2 7.6 no
## 71 86 0.8 g1 9.7 si
## 72 73 4.3 g1 4.0 no
## 73 55 3.8 g2 13.6 no
## 74 78 7.4 g1 8.5 si
## 75 53 4.9 g1 4.3 no
## 76 64 1.6 g2 5.3 si
## 77 73 7.2 g1 10.0 si
## 78 85 7.9 g2 15.6 si
## 79 50 3.3 g1 7.1 no
## 80 69 1.5 g1 5.6 si
## 81 58 6.4 g2 6.3 no
## 82 41 6.3 g1 10.0 no
## 83 78 4.1 g1 10.7 si
## 84 79 1.0 g2 10.7 no
## 85 44 0.6 g2 13.1 no
## 86 88 5.7 g1 6.9 si
## 87 79 0.8 g1 11.5 si
## 88 78 7.7 g1 9.0 si
## 89 71 2.2 g1 11.6 si
## 90 84 5.1 g2 10.8 si
## 91 78 1.2 g2 17.8 si
## 92 80 5.0 g2 13.6 si
## 93 79 1.5 g2 5.7 no
## 94 43 5.4 g2 14.8 si
## 95 58 11.1 g1 3.1 no
## 96 68 8.6 g1 11.3 no
## 97 48 9.2 g1 9.5 no
## 98 49 5.0 g2 11.4 no
## 99 84 8.9 g1 7.8 no
## 100 55 4.0 g2 12.2 no
## 101 77 5.4 g1 8.2 si
## 102 55 8.5 g2 8.3 no
## 103 50 3.1 g2 10.0 no
## 104 92 8.9 g1 9.8 si
## 105 48 0.6 g2 10.8 no
## 106 58 5.3 g2 2.7 no
## 107 48 7.0 g1 8.4 no
## 108 66 3.6 g1 12.0 no
## 109 82 4.6 g1 10.2 no
## 110 65 1.5 g1 5.8 no
## 111 67 5.9 g1 18.0 si
## 112 102 0.1 g1 13.2 si
## 113 51 4.6 g1 12.1 si
## 114 56 9.1 g2 15.6 si
## 115 70 1.4 g2 14.5 si
## 116 59 0.5 g2 5.5 si
## 117 55 4.9 g2 14.1 no
## 118 76 5.2 g1 12.2 si
## 119 66 3.1 g1 6.9 no
## 120 82 4.1 g1 9.6 si
## 121 62 1.2 g2 11.1 si
## 122 81 0.3 g2 5.7 si
## 123 82 7.7 g1 3.1 si
## 124 68 3.2 g2 14.7 si
## 125 68 7.8 g2 9.3 si
## 126 76 9.1 g2 6.4 no
## 127 68 0.9 g2 9.7 no
## 128 66 1.4 g2 9.8 si
## 129 53 7.3 g1 11.8 no
## 130 57 8.8 g2 3.4 no
## 131 75 7.6 g2 16.0 no
## 132 67 3.8 g2 7.3 no
## 133 70 6.9 g2 9.4 no
## 134 53 6.7 g2 8.1 no
## 135 90 8.0 g1 7.3 si
## 136 88 8.8 g2 10.9 si
## 137 47 2.8 g1 12.2 no
## 138 51 0.5 g1 7.6 no
## 139 58 3.5 g2 5.0 si
## 140 55 8.2 g1 3.8 no
## 141 61 4.2 g2 5.2 no
## 142 70 2.7 g1 14.7 si
## 143 76 4.6 g2 15.1 si
## 144 80 0.7 g2 16.8 si
## 145 80 2.7 g2 9.4 si
## 146 62 9.2 g2 9.3 no
## 147 80 4.7 g1 13.6 si
## 148 57 6.7 g2 8.5 no
## 149 69 2.8 g1 11.2 si
## 150 86 4.9 g1 1.3 no
## 151 75 5.4 g2 9.6 si
## 152 56 6.3 g2 9.7 no
## 153 78 5.1 g2 11.6 si
## 154 57 7.5 g2 9.5 no
## 155 73 7.2 g1 10.9 si
## 156 98 3.7 g1 6.3 si
## 157 71 6.3 g1 13.7 no
## 158 78 8.7 g1 13.0 si
## 159 58 6.0 g2 9.1 no
## 160 79 6.5 g2 12.5 si
## 161 99 6.1 g2 5.6 si
## 162 48 3.7 g1 14.3 no
## 163 98 7.0 g2 10.5 si
## 164 69 5.1 g2 14.3 si
## 165 57 4.9 g1 13.8 no
## 166 82 3.3 g2 9.9 no
## 167 48 5.5 g2 13.0 no
## 168 93 9.3 g2 10.8 si
## 169 56 1.7 g2 12.4 no
## 170 67 8.0 g1 7.3 no
## 171 75 0.5 g2 6.6 si
## 172 57 6.3 g2 5.0 no
## 173 55 8.2 g2 6.3 no
## 174 58 7.0 g2 12.0 no
## 175 87 14.2 g2 13.8 si
## 176 58 3.5 g2 12.8 no
## 177 90 8.2 g1 12.7 si
## 178 69 1.4 g2 10.8 si
## 179 81 3.4 g1 10.2 si
## 180 89 11.0 g1 11.8 si
## 181 50 7.8 g2 10.9 no
## 182 85 4.7 g2 11.4 si
## 183 43 7.1 g1 10.8 no
## 184 80 8.1 g2 7.5 si
## 185 61 9.0 g2 11.8 si
## 186 62 9.3 g2 13.7 no
## 187 62 6.3 g1 12.6 no
## 188 58 8.5 g1 10.2 no
## 189 78 6.0 g2 4.5 no
## 190 69 0.6 g2 14.3 no
## 191 74 8.2 g2 12.5 si
## 192 69 1.5 g1 10.1 si
## 193 61 4.0 g2 8.7 no
## 194 68 6.4 g1 8.4 no
## 195 68 1.2 g2 11.4 no
## 196 88 8.8 g1 3.0 si
## 197 89 7.3 g1 11.7 si
## 198 73 1.8 g2 7.8 si
## 199 70 6.1 g2 12.4 no
## 200 78 10.7 g2 14.8 no
## 201 67 2.3 g1 6.9 no
## 202 87 10.7 g2 8.9 si
## 203 89 0.6 g2 12.5 si
## 204 84 0.7 g1 9.7 si
## 205 54 3.9 g1 12.2 si
## 206 64 2.8 g1 10.0 no
## 207 73 0.7 g2 10.6 si
## 208 45 3.3 g2 11.0 si
## 209 94 4.0 g2 8.6 no
## 210 58 2.3 g2 7.7 no
## 211 76 4.2 g1 15.0 si
## 212 76 4.3 g1 9.5 si
## 213 78 3.0 g1 7.8 si
## 214 91 2.8 g1 6.9 si
## 215 75 7.9 g2 15.6 si
## 216 64 3.1 g2 12.6 si
## 217 55 6.7 g2 6.5 no
## 218 75 5.5 g1 7.2 si
## 219 74 9.3 g2 13.3 si
## 220 61 4.5 g1 10.0 no
## 221 74 0.5 g2 8.7 si
## 222 89 6.5 g2 11.0 si
## 223 51 4.4 g2 6.9 no
## 224 50 1.9 g1 5.7 si
## 225 84 4.1 g2 2.6 si
## 226 63 4.5 g2 11.4 si
## 227 49 0.7 g2 9.6 no
## 228 59 2.5 g1 7.8 no
## 229 61 5.0 g1 6.6 si
## 230 77 8.8 g2 12.6 si
## 231 71 7.6 g2 8.5 si
## 232 64 2.1 g1 10.4 si
## 233 65 6.2 g1 9.7 no
## 234 69 8.4 g2 6.6 no
## 235 55 0.9 g2 7.5 no
## 236 58 7.6 g1 14.3 no
## 237 73 0.5 g1 10.1 si
## 238 50 4.1 g2 15.4 no
## 239 55 4.8 g2 6.7 no
## 240 65 3.2 g2 10.1 no
## 241 82 5.9 g2 13.8 si
## 242 61 6.5 g2 9.6 no
## 243 67 6.9 g2 11.7 no
## 244 95 10.6 g2 8.3 si
## 245 70 10.0 g1 9.6 no
## 246 66 9.3 g1 2.6 no
## 247 65 7.9 g2 16.2 si
## 248 68 9.2 g1 15.6 si
## 249 44 0.6 g2 13.2 no
## 250 91 8.6 g1 13.8 si
## 251 73 6.6 g2 11.7 si
## 252 83 2.6 g2 10.7 no
## 253 61 4.1 g2 12.0 no
## 254 59 4.9 g2 7.9 no
## 255 84 6.2 g1 8.6 si
## 256 58 0.9 g1 13.9 si
## 257 51 8.0 g2 13.1 si
## 258 69 4.7 g2 6.4 no
## 259 62 11.2 g1 9.5 no
## 260 70 4.9 g1 13.4 si
## 261 57 11.8 g2 16.2 si
## 262 65 1.6 g1 8.7 no
## 263 65 1.5 g2 14.5 si
## 264 83 3.3 g2 4.7 si
## 265 40 4.1 g2 11.3 no
## 266 63 2.8 g2 10.9 si
## 267 65 6.1 g2 9.4 no
## 268 74 6.2 g2 8.3 si
## 269 73 5.6 g2 10.4 no
## 270 71 6.8 g1 10.9 no
## 271 67 6.7 g1 3.9 no
## 272 70 2.2 g2 6.9 no
## 273 61 11.2 g2 10.3 no
## 274 64 4.9 g1 8.3 no
## 275 73 7.9 g2 11.1 si
## 276 17 4.6 g1 14.9 no
## 277 70 3.0 g1 8.6 no
## 278 72 7.4 g2 4.6 no
## 279 89 1.0 g2 15.1 si
## 280 75 3.2 g2 12.1 si
## 281 98 11.6 g2 7.6 si
## 282 66 3.9 g2 12.4 no
## 283 49 5.7 g1 7.5 no
## 284 69 1.8 g1 10.6 si
## 285 79 5.5 g1 5.9 si
## 286 61 2.0 g2 8.1 no
## 287 69 5.5 g1 12.5 si
## 288 74 4.7 g2 8.8 no
## 289 59 1.1 g2 8.6 no
## 290 60 5.9 g2 7.6 si
## 291 69 10.6 g2 7.3 no
## 292 62 5.5 g2 12.4 no
## 293 61 4.3 g1 8.5 no
## 294 50 3.0 g2 9.8 no
## 295 63 4.5 g2 11.0 si
## 296 76 7.3 g1 7.9 si
## 297 66 1.4 g2 12.1 no
## 298 87 5.6 g2 12.1 si
## 299 57 11.3 g2 11.7 no
## 300 62 7.0 g1 7.1 no
## 301 59 2.8 g1 12.1 no
## 302 49 2.8 g2 13.4 si
## 303 71 5.3 g1 6.4 no
## 304 92 11.1 g1 18.0 si
## 305 43 5.1 g2 8.5 no
## 306 59 3.7 g2 11.6 no
## 307 60 3.1 g1 9.1 si
## 308 99 1.6 g2 7.0 si
## 309 53 2.4 g2 15.0 no
## 310 80 4.1 g1 18.0 si
## 311 60 4.4 g1 14.7 si
## 312 75 9.1 g1 6.6 no
## 313 60 0.8 g2 9.4 no
## 314 61 0.9 g2 13.0 si
## 315 41 9.2 g1 9.5 no
## 316 41 3.9 g2 11.3 no
## 317 52 1.8 g2 13.9 si
## 318 62 3.4 g1 12.0 si
## 319 54 9.0 g2 8.0 no
## 320 72 0.7 g1 9.8 si
## 321 74 3.4 g2 7.9 si
## 322 74 3.1 g2 15.5 si
## 323 86 7.3 g2 10.5 si
## 324 59 4.4 g2 7.9 no
## 325 93 2.4 g1 10.4 si
## 326 68 7.0 g2 11.0 no
## 327 88 4.6 g1 13.7 si
## 328 66 7.9 g2 8.7 no
## 329 47 4.8 g1 10.2 si
## 330 44 2.7 g2 8.5 no
## 331 63 3.6 g2 9.9 no
## 332 74 6.6 g1 13.1 no
## 333 67 3.2 g2 9.2 no
## 334 65 7.2 g2 9.7 no
## 335 87 7.7 g2 11.6 si
## 336 81 6.9 g2 7.6 si
## 337 63 10.6 g2 13.8 si
## 338 99 3.0 g1 6.2 no
## 339 66 5.8 g1 10.4 si
## 340 45 3.7 g2 5.6 no
## 341 51 9.7 g1 7.2 no
## 342 80 2.7 g2 10.5 si
## 343 51 2.9 g2 8.0 no
## 344 67 5.6 g2 12.6 si
## 345 86 7.6 g1 7.6 si
## 346 76 4.9 g1 7.1 no
## 347 37 7.3 g2 12.3 no
## 348 77 4.8 g2 6.4 no
## 349 90 1.0 g1 10.5 si
## 350 65 5.9 g2 8.4 si
## 351 78 4.4 g2 6.1 no
## 352 54 7.3 g2 3.9 no
## 353 62 3.6 g1 7.9 no
## 354 52 8.0 g2 12.7 no
## 355 75 1.2 g1 11.5 si
## 356 92 4.5 g2 14.7 si
## 357 79 3.6 g1 8.8 si
## 358 34 10.3 g1 10.5 no
## 359 70 10.5 g2 9.3 no
## 360 76 1.0 g2 12.0 si
## 361 62 10.6 g2 13.7 no
## 362 65 7.6 g2 9.5 si
## 363 74 3.8 g1 12.6 no
## 364 72 5.9 g1 14.7 si
## 365 83 3.1 g1 13.0 no
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## 741 60 4.9 g2 8.6 no
## 742 52 0.2 g2 9.1 no
## 743 57 4.1 g2 12.1 si
## 744 68 5.2 g1 11.1 no
## 745 55 7.5 g1 6.2 no
## 746 84 6.4 g2 7.0 si
## 747 34 4.0 g2 6.7 no
## 748 52 2.2 g2 10.5 no
## 749 83 2.3 g2 11.3 si
## 750 56 6.3 g2 10.5 si
## 751 69 5.0 g1 6.5 no
## 752 79 4.8 g2 7.1 si
## 753 67 4.5 g2 8.0 no
## 754 76 0.2 g2 12.1 si
## 755 47 8.2 g1 6.7 no
## 756 62 5.8 g1 13.4 si
## 757 54 3.1 g1 10.0 no
## 758 84 6.1 g1 9.0 no
## 759 54 3.8 g2 11.5 si
## 760 52 7.2 g2 11.9 si
## 761 75 5.7 g1 9.6 no
## 762 101 3.1 g1 11.3 si
## 763 77 8.6 g2 12.6 no
## 764 80 9.7 g2 16.0 si
## 765 60 5.0 g2 6.6 no
## 766 66 4.4 g1 11.2 no
## 767 61 4.6 g1 12.5 no
## 768 65 6.7 g1 13.3 no
## 769 67 2.1 g1 8.6 si
## 770 59 4.9 g1 7.1 no
## 771 48 3.7 g2 9.5 no
## 772 56 0.1 g1 9.7 no
## 773 73 5.2 g2 6.1 no
## 774 66 5.9 g2 11.6 si
## 775 60 6.8 g2 16.8 si
## 776 56 2.4 g2 8.6 no
## 777 81 0.4 g2 10.9 si
## 778 78 5.7 g2 8.9 si
## 779 64 5.5 g1 9.8 no
## 780 52 0.1 g2 7.9 no
## 781 56 4.9 g2 10.1 no
## 782 54 2.1 g2 4.6 no
## 783 84 2.6 g2 17.6 si
## 784 67 3.8 g2 15.3 si
## 785 81 0.6 g1 8.0 si
## 786 51 0.7 g1 12.8 no
## 787 105 7.7 g1 10.0 si
## 788 59 10.8 g2 10.3 no
## 789 77 4.2 g1 15.5 si
## 790 82 7.6 g1 5.7 no
## 791 58 1.8 g1 8.8 no
## 792 82 1.9 g2 10.1 si
## 793 65 4.0 g1 7.6 no
## 794 55 8.2 g2 17.0 no
## 795 59 2.6 g2 9.2 no
## 796 84 1.9 g2 11.4 si
## 797 66 8.4 g2 10.6 si
## 798 83 2.5 g2 7.7 si
## 799 50 6.5 g1 10.3 no
## 800 80 4.2 g2 14.8 si
## 801 58 7.2 g1 9.0 si
## 802 68 1.0 g1 13.2 si
## 803 74 0.4 g1 15.6 si
## 804 68 7.8 g1 9.8 si
## 805 89 0.9 g1 10.5 si
## 806 62 3.4 g2 8.0 no
## 807 83 1.8 g2 8.9 no
## 808 73 2.4 g1 14.4 si
## 809 42 1.3 g2 14.8 no
## 810 70 5.5 g2 12.5 si
## 811 88 3.6 g2 8.1 si
## 812 81 4.6 g2 7.2 no
## 813 58 5.6 g2 6.2 no
## 814 76 5.0 g2 6.9 no
## 815 71 4.5 g1 14.2 si
## 816 57 6.0 g2 7.2 no
## 817 92 2.0 g2 11.4 si
## 818 67 8.8 g2 14.0 si
## 819 68 13.8 g1 3.3 no
## 820 76 5.2 g1 5.3 no
## 821 41 3.0 g2 8.7 no
## 822 78 6.1 g2 10.0 si
## 823 64 4.8 g1 13.5 si
## 824 30 4.4 g1 7.3 no
## 825 89 2.4 g2 13.6 si
## 826 54 7.1 g2 11.5 no
## 827 44 0.5 g2 4.3 no
## 828 45 8.4 g2 6.7 no
## 829 74 7.9 g2 12.0 no
## 830 59 4.6 g1 10.8 no
## 831 35 6.3 g2 10.6 no
## 832 37 0.6 g2 9.8 no
## 833 68 3.2 g1 9.0 si
## 834 85 6.4 g2 5.1 no
## 835 74 0.0 g2 12.4 si
## 836 66 1.8 g2 12.1 no
## 837 65 7.4 g2 10.8 no
## 838 55 3.4 g1 9.7 si
## 839 75 4.5 g1 12.9 no
## 840 65 6.4 g2 6.2 no
## 841 77 4.6 g2 8.7 no
## 842 86 2.2 g1 4.8 si
## 843 83 4.1 g2 8.1 no
## 844 81 1.1 g2 10.5 si
## 845 84 2.2 g2 10.5 si
## 846 41 5.2 g1 11.0 no
## 847 68 4.8 g2 7.5 si
## 848 76 1.6 g2 13.2 si
## 849 62 3.9 g1 13.2 si
## 850 65 3.7 g2 10.4 si
## 851 67 4.4 g2 11.3 no
## 852 50 2.4 g1 12.2 no
## 853 99 7.7 g2 9.5 si
## 854 78 7.1 g2 13.1 no
## 855 82 7.9 g1 17.2 si
## 856 66 2.4 g1 7.7 si
## 857 68 5.2 g2 10.5 si
## 858 66 1.1 g2 10.2 no
## 859 81 6.9 g2 12.9 no
## 860 63 7.5 g2 8.1 no
## 861 97 6.0 g2 15.2 si
## 862 68 4.5 g2 6.8 no
## 863 74 2.8 g2 13.3 si
## 864 81 7.6 g1 16.3 si
## 865 60 1.3 g2 13.5 no
## 866 53 4.9 g1 6.5 no
## 867 57 12.0 g2 7.8 no
## 868 69 2.0 g1 13.0 no
## 869 62 2.3 g1 8.0 no
## 870 85 0.7 g1 12.9 si
## 871 67 2.0 g2 16.2 si
## 872 45 7.7 g1 17.4 si
## 873 67 4.8 g1 8.5 no
## 874 94 5.6 g1 10.3 si
## 875 71 10.1 g1 11.5 si
## 876 44 8.7 g2 9.9 no
## 877 63 5.6 g2 10.9 si
## 878 52 8.5 g1 9.7 si
## 879 68 3.5 g2 9.4 no
## 880 74 0.5 g2 8.6 no
## 881 85 1.8 g1 9.9 si
## 882 76 7.9 g1 12.3 si
## 883 83 3.1 g1 12.6 si
## 884 76 5.0 g2 8.0 si
## 885 80 5.1 g2 11.3 si
## 886 70 5.8 g2 8.0 no
## 887 66 9.9 g1 13.7 si
## 888 68 1.7 g1 12.8 no
## 889 57 4.7 g2 17.6 no
## 890 76 9.1 g1 10.2 no
## 891 38 9.7 g1 9.5 no
## 892 62 4.3 g2 6.9 no
## 893 67 7.3 g1 8.3 no
## 894 74 1.3 g2 6.4 no
## 895 94 8.5 g2 8.0 si
## 896 80 6.0 g2 8.9 no
## 897 59 6.9 g2 9.7 no
## 898 42 5.6 g2 10.7 no
## 899 60 6.1 g2 8.2 si
## 900 85 4.5 g1 8.9 si
## 901 89 2.8 g2 8.3 si
## 902 63 3.7 g1 10.5 no
## 903 79 10.1 g2 15.7 si
## 904 66 6.1 g1 11.4 si
## 905 71 6.1 g2 12.1 si
## 906 64 1.7 g2 9.6 no
## 907 82 5.3 g1 6.4 no
## 908 63 4.2 g2 15.7 si
## 909 66 5.9 g1 13.1 si
## 910 62 5.9 g2 8.0 no
## 911 79 6.5 g2 7.0 no
## 912 57 4.0 g1 9.0 si
## 913 70 6.9 g2 8.2 no
## 914 63 9.4 g2 14.1 no
## 915 61 3.9 g2 11.8 no
## 916 83 2.0 g2 12.5 si
## 917 59 2.6 g2 7.0 no
## 918 73 5.3 g2 12.9 si
## 919 50 6.1 g2 11.8 no
## 920 62 5.0 g1 9.5 no
## 921 63 7.1 g2 10.1 no
## 922 76 3.2 g1 11.6 no
## 923 66 5.8 g2 9.9 no
## 924 59 5.9 g1 8.3 si
## 925 72 0.9 g1 8.3 no
## 926 84 5.4 g1 11.1 si
## 927 78 6.0 g1 8.1 si
## 928 69 9.6 g1 11.4 no
## 929 66 3.6 g1 12.4 no
## 930 71 8.0 g2 10.6 no
## 931 52 4.3 g2 11.1 no
## 932 67 6.1 g2 8.8 no
## 933 72 4.9 g2 9.1 si
## 934 51 1.6 g2 12.1 no
## 935 68 4.0 g1 10.0 si
## 936 81 7.5 g1 6.4 no
## 937 84 11.4 g1 8.6 si
## 938 93 5.6 g2 6.9 si
## 939 76 4.2 g1 14.4 si
## 940 83 4.3 g2 9.8 no
## 941 70 6.7 g2 8.2 no
## 942 94 3.7 g1 5.9 no
## 943 81 0.8 g1 9.0 si
## 944 45 7.7 g1 11.8 no
## 945 77 7.1 g2 14.4 si
## 946 67 7.1 g2 9.0 no
## 947 83 8.4 g2 11.3 si
## 948 57 3.9 g1 12.1 si
## 949 72 2.7 g2 9.3 si
## 950 75 6.6 g2 10.7 si
## 951 57 6.6 g1 15.1 no
## 952 35 1.8 g1 12.3 no
## 953 71 3.6 g1 9.8 no
## 954 77 8.6 g1 12.2 si
## 955 38 4.8 g1 16.0 no
## 956 57 3.8 g2 10.3 no
## 957 51 1.0 g2 4.8 no
## 958 64 7.0 g2 7.8 no
## 959 55 7.0 g2 11.2 si
## 960 70 6.5 g2 11.5 si
## 961 73 4.4 g2 9.3 no
## 962 82 6.6 g2 8.1 no
## 963 51 8.1 g2 8.1 si
## 964 35 0.6 g2 14.5 no
## 965 45 2.8 g1 13.1 no
## 966 57 9.0 g1 5.1 no
## 967 67 6.2 g1 10.9 si
## 968 67 4.4 g2 11.2 no
## 969 75 4.7 g1 11.6 si
## 970 65 7.7 g1 12.3 si
## 971 69 2.9 g2 10.7 no
## 972 73 5.7 g1 10.8 no
## 973 39 5.3 g1 6.4 no
## 974 80 3.5 g1 9.8 si
## 975 47 1.2 g2 13.7 no
## 976 64 7.5 g2 9.4 no
## 977 56 10.6 g1 5.8 si
## 978 94 0.3 g2 4.5 si
## 979 57 10.4 g2 12.4 no
## 980 56 2.3 g1 9.6 si
## 981 63 7.0 g1 11.3 no
## 982 68 3.6 g2 10.8 no
## 983 69 5.4 g2 5.8 no
## 984 61 1.8 g2 10.3 no
## 985 58 4.1 g2 11.0 no
## 986 100 5.8 g2 9.0 si
## 987 91 1.8 g1 8.4 si
## 988 76 2.0 g2 10.5 no
## 989 102 9.3 g1 6.9 si
## 990 92 2.9 g1 5.8 si
## 991 79 3.3 g2 10.0 no
## 992 75 2.5 g2 10.8 si
## 993 87 8.9 g2 6.9 no
## 994 94 4.6 g1 8.6 si
## 995 82 2.8 g2 12.8 si
## 996 77 3.6 g2 13.7 si
## 997 57 6.0 g2 8.4 no
## 998 88 0.3 g1 6.3 no
## 999 91 7.5 g2 9.4 no
## 1000 62 3.4 g1 11.0 noGrafico
hist(pr)
## Es necesario que haya adecuada variabilidad
Machine learnign 1. Se dividen los datos con la función (sample.split) 2. se toma una muestra de los datos con la función subset
# Splitting dataset
split <- sample.split(data, SplitRatio = 0.8)
train_reg <- subset(data, split == "TRUE")
test_reg <- subset(data, split == "FALSE")
# Training model
logistic_model <- glm(mm ~ ca+b+zn+gen,
data = train_reg,
family = "binomial")
logistic_model##
## Call: glm(formula = mm ~ ca + b + zn + gen, family = "binomial", data = train_reg)
##
## Coefficients:
## (Intercept) ca b zn geng2
## -9.39815 0.10274 -0.06122 0.26960 -0.36674
##
## Degrees of Freedom: 799 Total (i.e. Null); 795 Residual
## Null Deviance: 1103
## Residual Deviance: 810.4 AIC: 820.4# Summary
summary(logistic_model)##
## Call:
## glm(formula = mm ~ ca + b + zn + gen, family = "binomial", data = train_reg)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -9.398153 0.756414 -12.425 <2e-16 ***
## ca 0.102735 0.008373 12.270 <2e-16 ***
## b -0.061222 0.032066 -1.909 0.0562 .
## zn 0.269598 0.031825 8.471 <2e-16 ***
## geng2 -0.366736 0.175955 -2.084 0.0371 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1103.25 on 799 degrees of freedom
## Residual deviance: 810.43 on 795 degrees of freedom
## AIC: 820.43
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5En la salida el “Zn” es que más influye
f_bin=function(p){
n=100
media = n*p
vari = n*p*(1-p)
return(cbind(media, vari))
}Evaluando la función
x<-f_bin(seq (0.01,0.99,0.01))
plot(x[,1], x [,2], xlab = "Media", ylab = "Varianza")
En el modelo binomial la media y la varianza estan relacionadas, estes
es el patrón adecuado.
En lo que se esta evaluando
Null deviance: 50.367 on 799 degrees of freedom Residual deviance: 21.186 on 795 degrees of freedom AIC: 31.186 entre 21.186 / 795 = 0.0264
Este cosciente debe dar similar estos dos números deben ser similares para que se considere bueno el modelo logistico
Después del ajuste lo que tuve
Null deviance: 1098.43 on 799 degrees of freedom Residual deviance: 829.16 on 795 degrees of freedom AIC: 839.16
el cosciente es 829.16/795 = 1.04
Lo ideal es valores cercanos, no es bueno que duplique ## Investigar
Comparar los modelos
# Training model
logistic_model2 <- glm(mm ~ b + I(b ^2),
data = train_reg,
family = "binomial")
logistic_model2##
## Call: glm(formula = mm ~ b + I(b^2), family = "binomial", data = train_reg)
##
## Coefficients:
## (Intercept) b I(b^2)
## 0.109685 -0.096218 0.006163
##
## Degrees of Freedom: 799 Total (i.e. Null); 797 Residual
## Null Deviance: 1103
## Residual Deviance: 1101 AIC: 1107# Summary
summary(logistic_model2)##
## Call:
## glm(formula = mm ~ b + I(b^2), family = "binomial", data = train_reg)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.109685 0.220046 0.498 0.618
## b -0.096218 0.085905 -1.120 0.263
## I(b^2) 0.006163 0.007535 0.818 0.413
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1103.2 on 799 degrees of freedom
## Residual deviance: 1101.3 on 797 degrees of freedom
## AIC: 1107.3
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 3Ahora si
library(lmtest)## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericlibrary(zoo)
lrtest(logistic_model,logistic_model2)## Likelihood ratio test
##
## Model 1: mm ~ ca + b + zn + gen
## Model 2: mm ~ b + I(b^2)
## #Df LogLik Df Chisq Pr(>Chisq)
## 1 5 -405.22
## 2 3 -550.65 -2 290.86 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Las relaciones con el logaritmo de ODDS se espera que sean lineales
par(mfrow=c(2,2))
scatter.smooth(ca,log(pr/(1-pr)),cex=0.5)
scatter.smooth(b,log(pr/(1-pr)),cex=0.5)
scatter.smooth(zn,log(pr/(1-pr)),cex=0.5)
Estamos mirando la relación de la variable con la respuesta, en este
caso el zn es el que parece tener una relación lineal
Vamos a ver las predicciones
predict_reg <- predict(logistic_model,
test_reg, type = "response")
hist(predict_reg)
## Exactitud del modelo:
Es la proporción de observaciones correctamente clasificadas