邏輯回歸是回歸模型，其中響應變數（因變數y）具有諸如true / false或0/1的分類值。 它實際上基於將其與**變數（自變數x）相關的數學方程測量二元響應的概率，作為響應變數的值。
邏輯回歸的一般數學方程為 ：
y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+…))以下是所使用的引數的描述 ：
邏輯回歸中glm()函式的基本語法是：
glm(formula,data,family)以下是所使用的引數的描述：
舉個栗子：
內建資料集「mtcars」描述具有各種發動機規格的汽車的不同型號。
在「mtcars」資料集中，傳輸模式（自動或手動）由am列描述，它是乙個二進位制值（0或1）。 我們可以在列「am」和其他3列（hp，wt和cyl）之間建立邏輯回歸模型。
輸入：
# select some columns form mtcars.
input
<
- mtcars[
,c("am"
,"cyl"
,"hp"
,"wt")]
print
(head(
input
))
am cyl hp wt
mazda rx4 1
6110
2.620
mazda rx4 wag 1
6110
2.875
datsun 71014
932.320
hornet 4 drive 0
6110
3.215
hornet sportabout 0
8175
3.440
valiant 0
6105
3.460
……… …………… ………… …………
我們使用glm()函式建立回歸模型，並得到其摘要進行分析。
輸入：
input
<
- mtcars[
,c("am"
,"cyl"
,"hp"
,"wt")]
am.data = glm(formula = am ~ cyl + hp + wt, data =
input
, family = binomial)
print
(summary(am.data)
)
call:
glm(formula = am ~ cyl + hp + wt, family = binomial, data =
input
)deviance residuals:
min 1q median 3q max
-2.17272
-0.14907
-0.01464
0.14116
1.27641
coefficients:
estimate std. error z value pr(
>
|z|)
(intercept)
19.70288
8.11637
2.428
0.0152
*cyl 0.48760
1.07162
0.455
0.6491
hp 0.03259
0.01886
1.728
0.0840
.wt -
9.14947
4.15332
-2.203
0.0276*-
--signif. codes:
0 『**
*』 0.001 『**』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
(dispersion parameter for binomial family taken to be 1
) null deviance:
43.2297 on 31 degrees of freedom
residual deviance:
9.8415 on 28 degrees of freedom
aic:
17.841
number of fisher scoring iterations:
8
上述兩個報錯點可以參照：
deviance residuals:偏差殘差統計量。
在理想情況下服從正態分佈，普通最小二乘法在數學上保證產生均值為0的殘差。
coefficients:係數。
如果乙個變數的係數為0，那麼這個變數是沒有意義的，它對模型毫無貢獻。
這裡的係數只是估計，不會真正為0，那麼從統計的角度而言，真正的係數為0的可能性是多大？這就依賴於z統計量（z value）和p值（pr(>|t|)）。
結論：
在總結中，對於變數「cyl」和「hp」，最後一列中的p值（pr(>|z|)）大於0.05，我們認為它們對變數「am」的值有貢獻是無關緊要的。 只有重量（wt）影響該回歸模型中的「am」值。
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