14 多重ロジスティック回帰

RコマンダーによるHosmer-Lemeshowの検定

Hosmer-Lemeshowの検定はパッケージをダウンロードして計算します.
なお,作業が複雑すぎて行えない,という方は,下部分にある改変Rコマンダーをダウンロードすれば,全て設定されています

パッケージのダウンロード

ResourceSelectionのパッケージをダウンロードします.

RGuiのコマンドラインに,以下の文をコピー&ペーストし,Enterを押します.

install.packages(“ResourceSelection”)

 [Secure CRAN mirrors]というダイアログボックスが現れるので,そのまま[OK]をクリックします.

コマンドラインが待機状態 >|
または
警告: パッケージ ○○’ は使用中のため、インストールされません
と出たらダウンロード終了です.

パッケージの呼び出し

上記終了後,以下の赤字をコマンドラインに入力します.

library(“ResourceSelection”)

RGuiのコマンドラインが >| のように待機状態になればOKです.Rコマンダーも起動します.
異常な時は,再度,「Rコマンダーのインストール:RGuiのコマンドラインに入力」からやり直して下さい.

Hosmer-Lemeshowの検定の手順

[Rスクリプト]のところ,最下行に②全て半角で,

hoslem.test(GLM.2$y, GLM.● $fitted.values)

と入力します.GLM.●の●は数字です.Rコマンダー画面の右上の[モデル:]のところに,青字で”GLM.2″とか,”GLM.3″などとありますので,同じ数字を入れてください.
場合によって3,4,5,…,と数字が変わりますので,注意してください.

実際の値と予測値の分割表

 多重ロジスティック回帰分析を行ってから,解析します.データ名は”第14章”としています.
以下,

第14章$予測群<-as.factor(as.numeric(第14章$fitted.GLM.2>=0.5))
.Table <- xtabs(~転倒経験+予測群, data=第14章)
.Table
x<-sum(diag(.Table))/(sum(.Table))*100
names(x)<-c(“判別的中率”)
x

を貼り付け実行します.データ名がちがうなら“第14章”を書き換えれば解析可能です.変数名も,転倒経験 を書き変えれば解析可能です(予測群は変えません).
※上記,ANOVA関数の貼り付け作業を事前に行っていることが前提です.

パッケージの保存

 上記作業後のRの終了時に,RGuiで終了し,『作業スペースを保存しますか?』の問いに必ず「はい」で終了してください.

改変Rコマンダーで解析する場合上記作業ができない,行いたくない方

改変Rコマンダーをダウンロード,インストールしておいてください.
こちらの資料を参考に操作してください.
※例題が異なっていますので,変数名が違います.

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