使用r语言中GLMsData的数据集delection,用plot函数绘制女性比例关于party的图,再用plot函数绘制女性比例关于region的图,Fit the Binomial glm with a logit link function, using the systematic component cbind(Females, Males) ~ Party * Region. Use the analysis of deviance table to select a suitable model.
时间: 2024-04-01 07:35:50 浏览: 123
好的,我会根据您的要求回答您的问题。
首先,我们需要加载 R 语言中的 `GLMsData` 包和 `MASS` 包,使用以下命令:
```R
library(GLMsData)
library(MASS)
```
接着,我们可以使用 `data()` 函数来查看该包中包含的数据集,使用以下命令:
```R
data()
```
在输出的列表中,我们可以看到 `GLMsData` 包中包含了 `delection` 数据集,我们可以使用以下命令来加载它:
```R
data(delection)
```
现在,我们已经成功加载了 `delection` 数据集,接下来我们可以使用 `plot()` 函数来绘制女性比例关于 party 和 region 的两个图。
首先,我们使用 `aggregate()` 函数按照 `party` 变量对数据集进行聚合,以计算每个政党的女性比例,并将结果存储在新的数据框 `female_by_party` 中:
```R
female_by_party <- aggregate(female ~ party, data = delection, mean)
```
然后,我们使用 `plot()` 函数来绘制女性比例关于 party 的散点图,代码如下:
```R
plot(female_by_party$party, female_by_party$female,
main = "Female Proportion by Party",
xlab = "Party",
ylab = "Female Proportion",
col = "blue",
pch = 19)
```
接着,我们使用 `aggregate()` 函数按照 `region` 变量对数据集进行聚合,以计算每个地区的女性比例,并将结果存储在新的数据框 `female_by_region` 中:
```R
female_by_region <- aggregate(female ~ region, data = delection, mean)
```
然后,我们使用 `plot()` 函数来绘制女性比例关于 region 的散点图,代码如下:
```R
plot(female_by_region$region, female_by_region$female,
main = "Female Proportion by Region",
xlab = "Region",
ylab = "Female Proportion",
col = "blue",
pch = 19)
```
现在,我们可以使用二项回归模型来分析女性比例与 party 和 region 之间的关系。我们可以使用以下命令来拟合二项回归模型:
```R
model <- glm(cbind(female, male) ~ party * region, data = delection, family = binomial(link = "logit"))
```
其中,`cbind(female, male)` 表示女性和男性的数量,`party * region` 表示 party 和 region 的交互作用。
接着,我们可以使用以下命令来输出分析结果:
```R
summary(model)
```
输出结果中,我们可以查看到每个变量的系数和 p 值,以及模型的拟合优度和显著性检验等信息。我们可以使用 `anova()` 函数来进行分析结果的方差分析表,以便选择合适的模型:
```R
anova(model, test = "Chi")
```
输出结果中,我们可以查看到每个模型的对数似然值、自由度和卡方值,以及 p 值等信息。我们可以根据 p 值和卡方值等信息来选择最佳的模型。
以上就是根据您的要求,使用 R 语言中的 `GLMsData` 包中的 `delection` 数据集进行分析和绘图的代码和方法。
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