R 逻辑回归的glm（）结果

这可能是一个微不足道的问题，但我不知道在哪里可以找到答案。我想知道在R中使用

glm（）

进行逻辑回归时，如果响应变量

Y

的因子值为1或2，

glm（）

的结果是否对应于

logit（P（Y=1））

或

logit（P（Y=2））

？如果

Y

具有逻辑值

TRUE

或

FALSE

？

为什么不自己测试它呢

输出布尔系数：
#>（拦截）不太可能
#>       1.099       -2.197  
#> 
#>自由度：共199个（即零）；198剩余
#>零偏差：277.3
#>剩余偏差：224.9 AIC:228.9
glm（输出变量，二项式）
#>eval中出错（family$initialize）：y值必须为0调用：glm（公式=输出\事实~var，family=二项式）
#> 
#>系数：
#>（拦截）不太可能
#>       1.099       -2.197  
#> 
#>自由度：共199个（即零）；198剩余
#>零偏差：277.3
#>剩余偏差：224.9 AIC:228.9

因此，如果我们使用真和假，我们得到正确的答案，如果我们使用1和2作为数字，我们得到错误，如果我们使用1和2作为两个级别的因子，我们得到正确的结果，前提是真值的因子级别高于假。然而，我们必须小心我们的因素是如何排序的，否则我们将得到错误的结果：

output\u事实
#>调用：glm（公式=输出\事实~var，族=二项式）
#> 
#>系数：
#>（拦截）不太可能
#>      -1.099        2.197  
#> 
#>自由度：共199个（即零）；198剩余
#>零偏差：277.3
#>剩余偏差：224.9 AIC:228.9

（注意，截距和系数有翻转符号）

---

由（v0.3.0）于2020年6月21日创建，测试结果良好。如果您需要文档，它位于

？二项式
（与
？系列
）中：

对于“二项式”和“拟二项式”族，响应可以
可通过以下三种方式之一指定：

作为一个因素：“成功”被解释为不是一个因素
具有第一层次（因此通常具有第一层次）
第二级）
作为值介于“0”和“1”之间的数值向量，
解释为成功案例的比例（与
“权重”给出的案例总数
作为两列整数矩阵：第一列给出
成功的次数和失败的次数
它没有明确说明在逻辑（
TRUE
/
FALSE
）情况下会发生什么；为此，您必须知道，当强制逻辑值为数值时，
FALSE
→ 0和
TRUE
→ 一,