Hồi quy logit

R Markdown

Thực hiện hồi quy logit cho biến Lợi nhuận bán hàng trên trung bình, biến V1 đã được biến đổi từ kqkd9 là biến nhị phân Các biến giải thích là - Giới tính (Giới tính của giám đốc) - Tài sản - Tổng số lao động - P: Là xác suất > trung bình

Phương trình Logit sẽ là: Log(P/1-P) = anpha + Beta1Giới tính + Beta2Tài sản + Beta3 * Tổng số lao động Giới tính ở đây là biến giả

tab1 <- data.frame(dn$macs,dn$gioitinh,dn$ts11,dn$tsld)

tb <- mean(dn$kqkd9)

v1 <- dn$kqkd9
v1 <- replace(v1, v1 < tb, 0)
v1 <- replace(v1, v1 > tb, 1)

v0 <- dn$macs
tab2 <- data.frame(v0,v1)
tab <- data.frame(tab1, tab2)

logit1=glm(v1~dn.gioitinh+dn.ts11+dn.tsld,family=binomial,data=tab)

## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

library(pscl)

## Loading required package: MASS

## Loading required package: lattice

## Classes and Methods for R developed in the

## Political Science Computational Laboratory

## Department of Political Science

## Stanford University

## Simon Jackman

## hurdle and zeroinfl functions by Achim Zeileis

summary(logit1)

## 
## Call:
## glm(formula = v1 ~ dn.gioitinh + dn.ts11 + dn.tsld, family = binomial, 
##     data = tab)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -6.2581  -0.2433  -0.2230  -0.2103   2.8742  
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept) -3.816e+00  2.115e-01 -18.042   <2e-16 ***
## dn.gioitinh -8.151e-02  1.321e-01  -0.617    0.537    
## dn.ts11     -1.091e-06  1.196e-07  -9.122   <2e-16 ***
## dn.tsld      5.967e-02  2.436e-03  24.491   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 3711.2  on 6852  degrees of freedom
## Residual deviance: 2032.1  on 6849  degrees of freedom
## AIC: 2040.1
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 8

exp(logit1$coefficients) # Tính các hệ số OR

## (Intercept) dn.gioitinh     dn.ts11     dn.tsld 
##  0.02200802  0.92172413  0.99999891  1.06148667

pR2(logit1)

##           llh       llhNull            G2      McFadden          r2ML 
## -1016.0608529 -1855.5922045  1679.0627033     0.4524331     0.2173043 
##          r2CU 
##     0.5196811

• Trong phần Coefficients: P value của gioitinh = 0.537 có ý nghĩa giải thích kém nhất
• Kiểm định McFadden M2 hay Lamda có giá trị thống kê 1679 khá lớn nên bác bỏ giả thiết H0 về hệ số của hồi quy
• Ước lượng các tỷ lệ nếu giới tính tỷ lệ Nam tăng lên 1 thì Tỷ lệ doanh thu trên trung bình tăng lên 0.92172413 hay Tổng số lao động tăng lên 1 thì doanh thu trên trung bình tăng 1.06148667 lần

Including Plots

You can also embed plots, for example:

## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.