如何使用二元变量建立逻辑回归模型？
How to use a binary variable to build a logistic regression model?
如您所见，这是我的因变量 (G3) 的结构：
G3 是学生期末成绩。它是一个二元变量，如果G3<10，学生不及格；如果 G3>=10，学生通过。用“1”表示不通过，“2”表示通过。
现在我要建立逻辑回归模型。我需要将这个二进制变量转换为数值变量，我们假设如果因变量 G3 等于 1，如果学生不及格，如果 G3 等于 0，如果学生通过。我该怎么办？
然后又检查了G3的结构：
变成了数值变量，但"fail"或"pass"仍用“1”和“2”表示。我怎样才能将它们更改为“1”和“0”？
怎么样
performance$G3 <- 2-performance$G3
?
或者，您可以从头开始
performance$G3 <- ifelse(performance$G3=="fail",0,1)
最后，您可以使用因子变量作为响应。从?binomial开始，如果响应变量是一个因素，
... ‘success’ is interpreted as the factor not
having the first level (and hence usually of having the
second level).
您必须更改级别的顺序，例如
performance$G3 <- factor(performance$G3, levels=c("pass", "fail"))
如您所见，这是我的因变量 (G3) 的结构：
G3 是学生期末成绩。它是一个二元变量，如果G3<10，学生不及格；如果 G3>=10，学生通过。用“1”表示不通过，“2”表示通过。
现在我要建立逻辑回归模型。我需要将这个二进制变量转换为数值变量，我们假设如果因变量 G3 等于 1，如果学生不及格，如果 G3 等于 0，如果学生通过。我该怎么办？
然后又检查了G3的结构：
变成了数值变量，但"fail"或"pass"仍用“1”和“2”表示。我怎样才能将它们更改为“1”和“0”？
怎么样
performance$G3 <- 2-performance$G3
?
或者，您可以从头开始
performance$G3 <- ifelse(performance$G3=="fail",0,1)
最后，您可以使用因子变量作为响应。从?binomial开始，如果响应变量是一个因素，
... ‘success’ is interpreted as the factor not having the first level (and hence usually of having the second level).
您必须更改级别的顺序，例如
performance$G3 <- factor(performance$G3, levels=c("pass", "fail"))