# Multiple Logistic Regression
## Claimants Insurance Dataset
### Implementation
getwd()
## [1] "C:/Users/Admin/Desktop/SARLAKG/R _Codes"
setwd("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\SARLAKG\\R _Codes")
claimants <- read.csv("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\SARLAKG\\R _Codes\\Logistic Regression\\claimants.csv")
View(claimants)
attach(claimants)
summary(claimants)
## CASENUM ATTORNEY CLMSEX CLMINSUR
## Min. : 0 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 4177 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1.0000
## Median : 8756 Median :0.0000 Median :1.0000 Median :1.0000
## Mean :11202 Mean :0.4888 Mean :0.5587 Mean :0.9076
## 3rd Qu.:15702 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :34153 Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000
## NA's :12 NA's :41
## SEATBELT CLMAGE LOSS
## Min. :0.00000 Min. : 0.00 Min. : 0.000
## 1st Qu.:0.00000 1st Qu.: 9.00 1st Qu.: 0.400
## Median :0.00000 Median :30.00 Median : 1.069
## Mean :0.01703 Mean :28.41 Mean : 3.806
## 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.:43.00 3rd Qu.: 3.781
## Max. :1.00000 Max. :95.00 Max. :173.604
## NA's :48 NA's :189
# Logistic Regression
a <- na.omit(claimants)
summary(a)
## CASENUM ATTORNEY CLMSEX CLMINSUR
## Min. : 0 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 4503 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1.0000
## Median : 8730 Median :0.0000 Median :1.0000 Median :1.0000
## Mean :11244 Mean :0.4726 Mean :0.5648 Mean :0.9042
## 3rd Qu.:16013 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000
## Max. :34153 Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000
## SEATBELT CLMAGE LOSS
## Min. :0.00000 Min. : 0.00 Min. : 0.000
## 1st Qu.:0.00000 1st Qu.: 9.00 1st Qu.: 0.440
## Median :0.00000 Median :30.00 Median : 1.311
## Mean :0.01825 Mean :28.59 Mean : 3.857
## 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.:43.00 3rd Qu.: 3.910
## Max. :1.00000 Max. :95.00 Max. :173.604
colnames(claimants)
## [1] "CASENUM" "ATTORNEY" "CLMSEX" "CLMINSUR" "SEATBELT" "CLMAGE"
## [7] "LOSS"
str(claimants)
## 'data.frame': 1340 obs. of 7 variables:
## $ CASENUM : int 5 3 66 70 96 97 10 36 51 55 ...
## $ ATTORNEY: int 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 ...
## $ CLMSEX : int 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 ...
## $ CLMINSUR: int 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ SEATBELT: int 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ...
## $ CLMAGE : int 50 18 5 31 30 35 9 34 60 NA ...
## $ LOSS : num 34.94 0.891 0.33 0.037 0.038 ...
str(ATTORNEY)
## int [1:1340] 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 ...
str(CLMSEX)
## int [1:1340] 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 ...
str(as.factor(CLMSEX))
## Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1 1 1 2 1 2 2 1 ...
m1 <- glm(ATTORNEY ~ factor(CLMSEX)+factor(CLMINSUR)+factor(SEATBELT) + CLMAGE + LOSS)
m2 <- glm(ATTORNEY ~ . , family=binomial,data = claimants)
## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
coef(m1)
## (Intercept) factor(CLMSEX)1 factor(CLMINSUR)1 factor(SEATBELT)1
## 0.3293592999 0.0862541647 0.1425363106 -0.1180436455
## CLMAGE LOSS
## 0.0002997072 -0.0105640322
summary(m1)
##
## Call:
## glm(formula = ATTORNEY ~ factor(CLMSEX) + factor(CLMINSUR) +
## factor(SEATBELT) + CLMAGE + LOSS)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.5788 -0.4742 -0.2109 0.4690 1.2620
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.3293593 0.0527899 6.239 6.29e-10 ***
## factor(CLMSEX)1 0.0862542 0.0295279 2.921 0.00356 **
## factor(CLMINSUR)1 0.1425363 0.0497813 2.863 0.00427 **
## factor(SEATBELT)1 -0.1180436 0.1101692 -1.071 0.28419
## CLMAGE 0.0002997 0.0007194 0.417 0.67706
## LOSS -0.0105640 0.0014112 -7.486 1.46e-13 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.2337291)
##
## Null deviance: 273.18 on 1095 degrees of freedom
## Residual deviance: 254.76 on 1090 degrees of freedom
## (244 observations deleted due to missingness)
## AIC: 1525.2
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 2
exp(coef(m1)) # odds ratio
## (Intercept) factor(CLMSEX)1 factor(CLMINSUR)1 factor(SEATBELT)1
## 1.3900772 1.0900834 1.1531950 0.8886573
## CLMAGE LOSS
## 1.0002998 0.9894916
# Odds Ratio
# Confusion matrix table
prob <- predict(m1,claimants)
prob
## 1 2 3 4 5
## 0.117773685 0.411595641 0.469908016 0.362752018 0.480485393
## 6 7 8 9 10
## 0.565375241 0.437217429 0.516776778 0.566899242 NA
## 11 12 13 14 15
## 0.503847582 0.277022934 0.456267115 0.563028469 0.567728284
## 16 17 18 19 20
## 0.417750936 0.575004590 0.481271090 0.472794732 0.519317239
## 21 22 23 24 25
## NA 0.568465031 0.170022849 NA 0.382016915
## 26 27 28 29 30
## 0.550735003 0.488593144 0.467617178 0.479605465 NA
## 31 32 33 34 35
## 0.520752346 NA 0.468222864 0.550965901 0.518449810
## 36 37 38 39 40
## 0.525869251 0.394255016 0.534048215 0.477708231 0.453781832
## 41 42 43 44 45
## 0.472535769 0.340040781 0.486473285 0.436244848 0.468534692
## 46 47 48 49 50
## NA 0.315773199 0.472195318 NA 0.451135398
## 51 52 53 54 55
## 0.523943862 0.477779867 NA NA 0.558500836
## 56 57 58 59 60
## 0.125586732 NA 0.347894905 0.569868491 0.464465983
## 61 62 63 64 65
## NA NA NA 0.486283913 0.553555267
## 66 67 68 69 70
## 0.568420462 NA 0.480041703 0.417433637 0.469925230
## 71 72 73 74 75
## 0.023227955 0.473874711 0.478924696 0.481323110 0.467194616
## 76 77 78 79 80
## 0.436420034 0.473681778 NA 0.464076337 0.447895398
## 81 82 83 84 85
## 0.544599280 0.552987878 NA 0.400845749 0.475073495
## 86 87 88 89 90
## 0.550255330 0.441689551 0.567054922 0.517954434 0.516040787
## 91 92 93 94 95
## NA 0.510548246 0.551462365 0.449304284 0.471383534
## 96 97 98 99 100
## 0.578393710 NA 0.106986161 0.384804973 0.469733520
## 101 102 103 104 105
## 0.466193391 0.565385427 0.553480140 NA 0.467771346
## 106 107 108 109 110
## 0.437403335 0.051183452 0.376618508 0.561155099 NA
## 111 112 113 114 115
## 0.481483172 0.563708859 0.370091161 NA 0.556533100
## 116 117 118 119 120
## NA NA 0.532460074 0.539017602 NA
## 121 122 123 124 125
## 0.557924817 0.499438421 0.571408104 0.539225301 0.520511353
## 126 127 128 129 130
## 0.530228328 NA 0.399798494 0.480188466 NA
## 131 132 133 134 135
## 0.568891129 0.572543548 NA NA 0.520325114
## 136 137 138 139 140
## 0.471350195 NA 0.343235113 0.570780156 0.464014465
## 141 142 143 144 145
## 0.553328284 0.530500635 NA 0.382074738 0.462681552
## 146 147 148 149 150
## 0.581165022 0.467207583 -0.049859581 -0.058390160 0.556466981
## 151 152 153 154 155
## 0.477808421 NA 0.559155716 0.486320320 0.553757163
## 156 157 158 159 160
## 0.506901010 0.123613192 0.134625227 NA 0.344116164
## 161 162 163 164 165
## 0.323308512 0.470931170 NA 0.520348177 NA
## 166 167 168 169 170
## 0.471789970 0.478519727 0.425823080 0.431168153 0.567283416
## 171 172 173 174 175
## 0.469328173 0.519307854 0.512677889 0.546240620 0.533579861
## 176 177 178 179 180
## 0.428675042 0.553378747 0.553567343 0.515856483 0.371828428
## 181 182 183 184 185
## 0.314146716 0.473394146 0.467247436 NA NA
## 186 187 188 189 190
## 0.553975093 NA 0.486934590 NA 0.431154047
## 191 192 193 194 195
## 0.545496044 0.418427930 0.559948018 0.530917347 0.561522104
## 196 197 198 199 200
## 0.544933793 0.442042880 0.571603349 0.482461290 NA
## 201 202 203 204 205
## 0.562674340 0.569351654 0.530943901 0.399098769 0.419459618
## 206 207 208 209 210
## 0.549826119 NA 0.475785199 0.402158208 0.285632836
## 211 212 213 214 215
## 0.566412495 0.551787115 0.559348604 0.530522942 0.571209367
## 216 217 218 219 220
## 0.571254782 0.524859396 0.503406583 0.557727214 0.553809938
## 221 222 223 224 225
## 0.431819636 0.484712985 NA 0.460014611 0.466932873
## 226 227 228 229 230
## 0.460222778 0.544513967 0.467232580 0.520002722 0.525712771
## 231 232 233 234 235
## 0.484996657 0.472597597 0.525132928 0.323862935 NA
## 236 237 238 239 240
## 0.546141629 0.550130118 0.411958733 0.552719107 0.559831814
## 241 242 243 244 245
## 0.475113393 0.500777363 0.061622318 0.450344652 0.558655292
## 246 247 248 249 250
## 0.531051143 0.551925626 0.554965709 NA 0.559131852
## 251 252 253 254 255
## 0.567447771 0.503328009 0.483183558 0.418829364 NA
## 256 257 258 259 260
## 0.438630697 NA 0.443959639 0.464405712 0.325777573
## 261 262 263 264 265
## 0.557876334 0.479640270 0.324840252 0.559112326 0.479750248
## 266 267 268 269 270
## 0.545462796 0.528846797 NA 0.573446584 0.321268430
## 271 272 273 274 275
## 0.559046161 0.514522680 0.472090523 0.529155043 NA
## 276 277 278 279 280
## 0.551408366 0.526792660 NA 0.554176142 0.484397243
## 281 282 283 284 285
## 0.567462672 0.472392966 NA 0.406565751 NA
## 286 287 288 289 290
## 0.481545686 0.457810642 -0.160425835 0.466214519 0.495418995
## 291 292 293 294 295
## 0.567335057 0.527960930 0.458164726 0.525968620 NA
## 296 297 298 299 300
## 0.400329668 0.466613594 0.565253565 NA 0.556407178
## 301 302 303 304 305
## 0.469767948 NA 0.449216658 0.559491029 0.553152610
## 306 307 308 309 310
## 0.472426215 0.516779469 0.483696904 0.567354629 0.386664666
## 311 312 313 314 315
## 0.476302837 0.548098711 0.408354040 0.333502047 0.543571411
## 316 317 318 319 320
## 0.560989565 0.471842790 0.559525457 NA 0.471022377
## 321 322 323 324 325
## 0.567570625 0.469557846 0.558080587 0.426388118 NA
## 326 327 328 329 330
## 0.571883485 0.557547625 0.525890757 0.468410326 0.506610220
## 331 332 333 334 335
## 0.326970272 0.473237333 NA -0.095689961 0.412704960
## 336 337 338 339 340
## NA 0.441746331 0.559800167 0.466588174 0.517183259
## 341 342 343 344 345
## 0.558469054 0.520881895 0.472565905 0.553849458 0.474973325
## 346 347 348 349 350
## 0.319947170 0.425127456 0.543146204 0.543013497 0.522396843
## 351 352 353 354 355
## 0.424797709 0.494286377 0.481182241 NA 0.386856234
## 356 357 358 359 360
## 0.379868361 0.457147466 0.472184820 0.563349304 0.533907769
## 361 362 363 364 365
## 0.473941919 0.537542552 NA -1.262021937 0.556269000
## 366 367 368 369 370
## 0.537265530 NA 0.476095848 0.465387411 0.471525869
## 371 372 373 374 375
## 0.489578334 0.528751298 0.555882045 NA 0.478962258
## 376 377 378 379 380
## 0.512669727 0.562195890 0.517897744 0.567296383 0.441414131
## 381 382 383 384 385
## 0.550099605 0.537854803 0.478760741 0.556641143 0.464133404
## 386 387 388 389 390
## NA 0.559554459 0.568252995 NA 0.513663880
## 391 392 393 394 395
## 0.554667226 0.473416453 0.554718822 0.558679156 NA
## 396 397 398 399 400
## NA 0.556618081 NA NA NA
## 401 402 403 404 405
## 0.506501511 NA 0.305467247 -0.053308927 NA
## 406 407 408 409 410
## 0.425337986 0.511540933 NA 0.541538447 NA
## 411 412 413 414 415
## 0.053840561 0.561327659 0.313955384 0.468833688 0.424158729
## 416 417 418 419 420
## -0.237861723 0.476912815 0.436138809 0.558892794 0.305057023
## 421 422 423 424 425
## 0.540335704 0.478549061 0.469510497 0.556301871 0.328150330
## 426 427 428 429 430
## 0.549509198 0.557079695 NA NA 0.562004891
## 431 432 433 434 435
## 0.323459900 NA 0.497174982 -0.002136266 NA
## 436 437 438 439 440
## 0.439953559 0.523290827 0.527881934 0.518927881 0.447895398
## 441 442 443 444 445
## NA NA 0.561084687 0.554363560 0.528778652
## 446 447 448 449 450
## NA 0.435741628 0.535407817 0.454557011 0.522116285
## 451 452 453 454 455
## 0.406969018 0.411372996 NA 0.549137099 NA
## 456 457 458 459 460
## NA 0.353834294 0.571310292 NA NA
## 461 462 463 464 465
## 0.549853897 0.557304653 0.467718571 0.464618972 0.475604810
## 466 467 468 469 470
## NA 0.572659753 NA 0.522457825 0.467904764
## 471 472 473 474 475
## 0.311525657 NA 0.530826185 0.415538856 0.253098776
## 476 477 478 479 480
## 0.561500553 -0.279361928 0.561443486 0.342925642 0.560355723
## 481 482 483 484 485
## 0.485031085 0.573150035 0.558339595 NA NA
## 486 487 488 489 490
## 0.561191551 0.560964568 0.452573285 NA 0.530577319
## 491 492 493 494 495
## NA NA 0.565802517 0.530055344 0.331059731
## 496 497 498 499 500
## NA 0.543469307 0.555969292 0.557992494 0.500860696
## 501 502 503 504 505
## 0.416015885 0.443601686 0.402540850 0.469026108 0.351286552
## 506 507 508 509 510
## NA 0.454618415 0.484397243 0.454137095 NA
## 511 512 513 514 515
## 0.467480268 0.527946829 0.468608640 0.576686629 0.471198807
## 516 517 518 519 520
## 0.330153960 0.575947146 0.443802781 0.384786062 0.556554606
## 521 522 523 524 525
## 0.573439556 0.551485050 NA NA 0.472707484
## 526 527 528 529 530
## 0.474893861 0.424929193 NA 0.527312277 0.464533704
## 531 532 533 534 535
## NA 0.568539780 0.471191735 0.437804395 0.571422582
## 536 537 538 539 540
## 0.550143418 0.503185917 0.460207499 NA 0.389235595
## 541 542 543 544 545
## 0.449124695 0.323927831 0.456881476 0.446354984 0.446231329
## 546 547 548 549 550
## 0.533114666 NA NA 0.288549733 0.567316332
## 551 552 553 554 555
## NA 0.325386468 0.427083409 0.410396012 NA
## 556 557 558 559 560
## 0.479601949 0.479823818 0.474918148 0.436201015 NA
## 561 562 563 564 565
## 0.379623787 0.521789177 NA 0.539456531 0.563956925
## 566 567 568 569 570
## 0.302939078 0.569838355 0.338800497 0.476702335 0.455044423
## 571 572 573 574 575
## 0.475729598 0.536338252 0.466456313 0.456729197 0.505531978
## 576 577 578 579 580
## 0.453724810 0.471670653 0.514536780 0.465774744 NA
## 581 582 583 584 585
## 0.496666730 0.476830238 0.560016496 NA 0.575087545
## 586 587 588 589 590
## 0.306607956 0.125534688 0.539197236 NA 0.558372844
## 591 592 593 594 595
## 0.558891615 0.555678593 0.516961460 0.453270844 0.570963236
## 596 597 598 599 600
## 0.422556154 0.577988362 0.489106867 0.555036922 -0.100108702
## 601 602 603 604 605
## 0.477003599 NA 0.560461364 0.528802516 0.523416038
## 606 607 608 609 610
## NA NA 0.552429163 0.470311006 0.502744963
## 611 612 613 614 615
## 0.475489784 NA 0.480569905 0.424504606 NA
## 616 617 618 619 620
## 0.553850214 0.533181163 0.402386702 0.492756974 0.312283532
## 621 622 623 624 625
## 0.538291420 0.443278493 0.462793329 0.534822548 NA
## 626 627 628 629 630
## 0.487437393 0.408121062 0.503193790 0.571923006 0.470507430
## 631 632 633 634 635
## NA 0.344239018 0.522489517 0.549684917 0.358031050
## 636 637 638 639 640
## 0.499522670 0.556301070 0.443883001 0.479549108 0.473466538
## 641 642 643 644 645
## 0.467704893 0.444182708 0.408966895 0.560713722 NA
## 646 647 648 649 650
## 0.422923916 0.401285524 0.578495436 0.437695546 0.433215267
## 651 652 653 654 655
## 0.471825577 0.477634283 0.556924348 0.412679963 0.480504586
## 656 657 658 659 660
## NA 0.446890214 0.534084199 0.428775211 0.546293818
## 661 662 663 664 665
## NA 0.473671235 0.558096955 0.566953996 0.330853967
## 666 667 668 669 670
## 0.438074340 NA NA 0.537237752 0.575456108
## 671 672 673 674 675
## NA 0.574316749 0.425503801 0.496352212 0.510286548
## 676 677 678 679 680
## 0.561059644 NA 0.438195637 0.334712997 0.514972308
## 681 682 683 684 685
## 0.558002302 0.541800190 NA 0.474842220 0.364262127
## 686 687 688 689 690
## NA 0.565086566 0.567762334 0.455561682 0.340662457
## 691 692 693 694 695
## 0.470066476 0.490862784 0.563141560 NA 0.473913764
## 696 697 698 699 700
## 0.415439533 0.521514513 NA 0.488821638 0.481348551
## 701 702 703 704 705
## 0.561975980 0.483095132 0.532424467 0.557621574 0.486364063
## 706 707 708 709 710
## 0.471809542 NA 0.562128969 0.550170863 0.478214171
## 711 712 713 714 715
## 0.411749905 0.507102482 0.553378369 NA 0.571793124
## 716 717 718 719 720
## 0.402065423 0.555467735 0.444911581 0.364050252 0.559789603
## 721 722 723 724 725
## 0.523767009 0.390115190 NA 0.444717514 0.558663121
## 726 727 728 729 730
## 0.477022370 0.482125175 0.432911218 0.441844475 0.469910373
## 731 732 733 734 735
## 0.471367409 0.438482801 NA 0.329486869 0.562515879
## 736 737 738 739 740
## 0.471747714 0.391955644 0.577097492 0.309265467 0.430634858
## 741 742 743 744 745
## 0.578759537 0.514215189 0.556311256 0.499633712 0.516356575
## 746 747 748 749 750
## 0.379174722 0.487504670 NA 0.451550131 0.482589993
## 751 752 753 754 755
## 0.557330874 NA 0.526578643 0.474700973 NA
## 756 757 758 759 760
## 0.488445670 0.541919598 0.444064146 0.472548691 0.233671520
## 761 762 763 764 765
## 0.537265530 0.467669998 0.307931997 0.489878041 0.512104695
## 766 767 768 769 770
## 0.362029750 0.471208948 0.401813347 NA 0.559901515
## 771 772 773 774 775
## NA 0.569283555 NA NA 0.558796539
## 776 777 778 779 780
## 0.523943862 NA 0.559462073 0.567901223 NA
## 781 782 783 784 785
## 0.527955882 0.471907353 0.553663598 NA NA
## 786 787 788 789 790
## 0.465457445 0.523088175 -0.053427021 NA NA
## 791 792 793 794 795
## 0.390338214 NA 0.555864831 0.468094917 0.532492144
## 796 797 798 799 800
## 0.304292498 0.525077327 0.498437286 0.546243733 0.563244797
## 801 802 803 804 805
## 0.336819531 0.559406517 0.522222303 0.320610725 0.519373596
## 806 807 808 809 810
## NA 0.537766754 -0.700195080 NA 0.471314589
## 811 812 813 814 815
## NA 0.562133261 0.561254845 -0.357803855 0.475656919
## 816 817 818 819 820
## 0.324973337 0.507106397 0.482161582 0.496863532 0.407473834
## 821 822 823 824 825
## 0.480609048 0.556606671 0.503727085 NA NA
## 826 827 828 829 830
## 0.529587791 0.557576294 NA 0.407287214 0.554792771
## 831 832 833 834 835
## 0.504353476 0.334701632 0.527851420 0.233609029 0.561443486
## 836 837 838 839 840
## 0.563971781 NA 0.566202771 0.312667751 NA
## 841 842 843 844 845
## 0.472288837 0.533077881 0.473676640 NA 0.440331929
## 846 847 848 849 850
## NA 0.347577731 0.439281330 0.434722005 NA
## 851 852 853 854 855
## NA 0.557922460 0.465827186 0.481964447 NA
## 856 857 858 859 860
## 0.513845025 0.496516944 0.450607196 0.468368025 NA
## 861 862 863 864 865
## 0.413409586 NA 0.467661836 0.560496970 0.555694628
## 866 867 868 869 870
## 0.554474293 0.563971781 0.557476080 NA 0.447224771
## 871 872 873 874 875
## 0.556318752 0.460816344 NA 0.532107546 NA
## 876 877 878 879 880
## 0.334408550 NA 0.397680216 0.470944848 0.415973821
## 881 882 883 884 885
## NA NA 0.550588286 NA 0.466992031
## 886 887 888 889 890
## 0.517975562 0.378574174 0.494444862 0.562205608 0.557991315
## 891 892 893 894 895
## 0.320346291 0.403193699 0.553863136 0.475672531 NA
## 896 897 898 899 900
## 0.457675667 0.437181445 0.395272862 0.530143860 0.431931499
## 901 902 903 904 905
## 0.411120638 0.556568707 NA 0.448805840 0.559941414
## 906 907 908 909 910
## NA NA 0.390462247 0.555722405 NA
## 911 912 913 914 915
## 0.408035940 0.400188940 0.434547510 0.427571238 0.463557476
## 916 917 918 919 920
## 0.412539754 0.481844284 0.446154268 0.422326007 0.559419817
## 921 922 923 924 925
## NA 0.528937113 NA 0.561708766 0.555520555
## 926 927 928 929 930
## 0.543895405 0.556243957 0.567469654 0.511092573 0.498068633
## 931 932 933 934 935
## 0.428607692 0.559567713 NA 0.476261759 0.566968853
## 936 937 938 939 940
## 0.556868414 0.564071950 NA 0.560107658 0.551742546
## 941 942 943 944 945
## 0.487780091 NA 0.559491029 NA 0.435259637
## 946 947 948 949 950
## 0.441742371 NA 0.484436407 0.457829413 NA
## 951 952 953 954 955
## 0.471423765 0.563316010 0.474269404 0.557228770 0.541479355
## 956 957 958 959 960
## 0.554551445 NA 0.476856459 0.443827823 0.566563505
## 961 962 963 964 965
## 0.509615498 0.188279991 0.567939187 0.553525087 NA
## 966 967 968 969 970
## 0.436782415 NA NA 0.460914911 0.361271045
## 971 972 973 974 975
## 0.469910373 0.397114897 0.526741018 0.416426517 0.561848410
## 976 977 978 979 980
## 0.519131001 0.421515363 -0.450554033 0.508443737 0.421226220
## 981 982 983 984 985
## 0.551951046 0.471138915 NA 0.423785919 NA
## 986 987 988 989 990
## 0.480414981 0.406774246 0.459609263 0.561556154 0.439362306
## 991 992 993 994 995
## 0.481348551 NA 0.469310959 0.560475086 0.548274763
## 996 997 998 999 1000
## 0.437763646 0.421376141 NA NA 0.551130588
## 1001 1002 1003 1004 1005
## 0.561835867 NA 0.543989302 0.467284267 0.462425946
## 1006 1007 1008 1009 1010
## 0.335009168 0.567949373 0.468112130 0.469807559 NA
## 1011 1012 1013 1014 1015
## NA 0.573999828 0.581368475 0.550034709 0.398143810
## 1016 1017 1018 1019 1020
## 0.403439120 0.496265765 0.454436802 0.551030418 0.530258841
## 1021 1022 1023 1024 1025
## 0.523482203 0.466222347 0.473623865 NA 0.560513005
## 1026 1027 1028 1029 1030
## 0.533557554 0.565219138 0.565144388 0.551153273 0.519729614
## 1031 1032 1033 1034 1035
## 0.303194217 0.392999972 0.482282079 0.554314654 0.557515933
## 1036 1037 1038 1039 1040
## 0.467888729 0.563696405 0.482833811 0.562864492 0.559948018
## 1041 1042 1043 1044 1045
## 0.551533245 0.486003777 NA 0.442372677 0.563345012
## 1046 1047 1048 1049 1050
## 0.559361571 0.570365801 0.457812199 0.474163764 NA
## 1051 1052 1053 1054 1055
## 0.447159030 0.466439144 0.518820684 0.475332946 0.474506906
## 1056 1057 1058 1059 1060
## NA 0.485577679 0.566029122 0.542874608 NA
## 1061 1062 1063 1064 1065
## 0.529450926 0.567165277 0.551261648 0.562064361 0.544915023
## 1066 1067 1068 1069 1070
## -0.569619300 0.494448776 0.404292122 0.476462431 0.480940825
## 1071 1072 1073 1074 1075
## 0.472349531 0.471883580 0.536031095 0.336584765 0.464246918
## 1076 1077 1078 1079 1080
## 0.467232580 0.562627035 0.313808667 0.408882242 0.488298907
## 1081 1082 1083 1084 1085
## 0.564182684 0.570663196 0.475447528 0.550543339 0.503786510
## 1086 1087 1088 1089 1090
## 0.275644778 NA NA 0.555393742 0.565084541
## 1091 1092 1093 1094 1095
## 0.503807638 0.279321862 0.442334002 0.499030338 0.554298664
## 1096 1097 1098 1099 1100
## 0.485136725 0.454185290 0.529479883 0.448928694 0.553490281
## 1101 1102 1103 1104 1105
## 0.530893862 0.472585809 0.447177422 0.496508738 0.529574536
## 1106 1107 1108 1109 1110
## 0.393144332 0.437101270 0.446885544 0.480177902 0.570085242
## 1111 1112 1113 1114 1115
## 0.534962193 0.469954186 NA 0.383309455 0.482416229
## 1116 1117 1118 1119 1120
## 0.469819589 0.557341438 0.500757368 0.461702543 0.572962996
## 1121 1122 1123 1124 1125
## NA NA 0.323346622 0.413061024 0.564224562
## 1126 1127 1128 1129 1130
## 0.520549316 NA 0.559314176 0.565329115 0.473836279
## 1131 1132 1133 1134 1135
## 0.508035231 0.437171259 NA 0.518786257 0.465888258
## 1136 1137 1138 1139 1140
## 0.533874898 0.572311941 0.478305711 0.328337747 0.421470372
## 1141 1142 1143 1144 1145
## 0.556576958 NA 0.436815663 0.521828698 0.526937820
## 1146 1147 1148 1149 1150
## 0.474418480 0.566580341 -0.083980676 0.520801629 NA
## 1151 1152 1153 1154 1155
## 0.315539989 0.531053123 NA 0.447590976 0.275455854
## 1156 1157 1158 1159 1160
## 0.557199012 0.462374349 0.487592296 0.326265217 0.522656985
## 1161 1162 1163 1164 1165
## 0.558010886 NA 0.314376455 NA 0.481557453
## 1166 1167 1168 1169 1170
## 0.493088751 NA 0.561884440 0.517005228 NA
## 1171 1172 1173 1174 1175
## 0.558045314 0.436794868 0.467911036 0.578487607 0.456524188
## 1176 1177 1178 1179 1180
## NA 0.330208166 0.429830480 0.545143517 0.423571501
## 1181 1182 1183 1184 1185
## NA 0.292335904 NA 0.468631325 0.441193420
## 1186 1187 1188 1189 1190
## 0.561219662 NA 0.474217808 0.434004473 0.459877278
## 1191 1192 1193 1194 1195
## 0.448789805 0.552498018 0.557852426 NA 0.553919870
## 1196 1197 1198 1199 1200
## 0.460335068 0.522865575 0.454994851 0.557994473 NA
## 1201 1202 1203 1204 1205
## 0.323195799 NA 0.556840636 0.474833258 0.520015977
## 1206 1207 1208 1209 1210
## 0.569755823 0.572035296 0.445959022 0.552636529 0.539265290
## 1211 1212 1213 1214 1215
## 0.492206466 0.542391776 0.530999124 0.556465802 0.559613884
## 1216 1217 1218 1219 1220
## 0.470162752 0.557565640 0.509967647 0.561317095 0.563021018
## 1221 1222 1223 1224 1225
## 0.565897593 0.543697801 0.558443301 NA 0.560581905
## 1226 1227 1228 1229 1230
## 0.532112640 NA NA 0.466592935 NA
## 1231 1232 1233 1234 1235
## 0.559865909 NA 0.382856048 0.540608101 NA
## 1236 1237 1238 1239 1240
## 0.550089419 0.546207749 0.578125695 0.565933578 0.560388972
## 1241 1242 1243 1244 1245
## 0.443173231 0.389588828 0.421875386 0.543473221 NA
## 1246 1247 1248 1249 1250
## 0.485454825 NA 0.560547433 0.476158477 NA
## 1251 1252 1253 1254 1255
## NA 0.456200617 0.554980566 0.475354855 0.437369285
## 1256 1257 1258 1259 1260
## 0.481474920 0.039161234 0.469208054 0.495962899 0.438158852
## 1261 1262 1263 1264 1265
## 0.467247436 0.550670108 0.471758278 0.559950421 0.477329105
## 1266 1267 1268 1269 1270
## NA 0.567200083 NA 0.469894006 NA
## 1271 1272 1273 1274 1275
## 0.555504475 0.444427237 0.566755214 0.554565077 0.554980566
## 1276 1277 1278 1279 1280
## 0.557641145 NA 0.394306331 0.492614056 0.520462870
## 1281 1282 1283 1284 1285
## 0.477772794 0.441430166 0.557441985 0.294541474 0.469169712
## 1286 1287 1288 1289 1290
## 0.569609861 -0.135218423 0.331933810 0.547041506 0.511279189
## 1291 1292 1293 1294 1295
## NA 0.547607294 0.464708955 0.475971438 NA
## 1296 1297 1298 1299 1300
## 0.529950882 0.435696254 NA 0.547923414 0.485744322
## 1301 1302 1303 1304 1305
## 0.476325189 NA 0.557001832 NA NA
## 1306 1307 1308 1309 1310
## NA 0.569485828 0.560946130 0.513632233 0.448835552
## 1311 1312 1313 1314 1315
## 0.560577613 0.429288979 0.414401543 0.549831590 0.472863209
## 1316 1317 1318 1319 1320
## 0.462620012 NA 0.436649707 NA 0.474025298
## 1321 1322 1323 1324 1325
## NA NA 0.557604360 0.503167524 0.405550375
## 1326 1327 1328 1329 1330
## 0.527369722 0.552979671 0.573794441 0.471865898 0.562388355
## 1331 1332 1333 1334 1335
## 0.409770940 0.549013066 0.560847140 0.486581262 0.562311248
## 1336 1337 1338 1339 1340
## NA 0.532796566 0.568792516 0.384449192 0.559872936
pvprob <- as.data.frame(prob)
final <- cbind(pvprob,claimants)
dim(final)
## [1] 1340 8
table(ATTORNEY)
## ATTORNEY
## 0 1
## 685 655
table(prob > 0.5)
##
## FALSE TRUE
## 589 507
confusion <- table(prob > 0.5,ATTORNEY)
table(ATTORNEY,prob > 0.5)
##
## ATTORNEY FALSE TRUE
## 0 358 220
## 1 231 287
table(prob > 0.50)
##
## FALSE TRUE
## 589 507
table(ATTORNEY)
## ATTORNEY
## 0 1
## 685 655
confusion
## ATTORNEY
## 0 1
## FALSE 358 231
## TRUE 220 287
645/1096
## [1] 0.5885036
Accuracy <- sum((diag(confusion))/sum(confusion))
sum(diag(confusion))
## [1] 645
sum(confusion)
## [1] 1096
Accuracy
## [1] 0.5885036
740/1096
## [1] 0.6751825
# Model Accuracy
Accuracy <- sum((diag(confusion))/sum(confusion))
Accuracy
## [1] 0.5885036