<![CDATA[
<p><br></p><p><a href="javascript:checkVirus('grpid%3D1JgKA%26fldid%3DP8TH%26dataid%3D254%26fileid%3D1%26regdt%3D20160929144642&url=http%3A%2F%2Fcfile286.uf.daum.net%2Fattach%2F262E0B4E57EC9E2121DA44')"><img src="https://t1.daumcdn.net/daumtop_deco/icon/icon.hanmail.net/editor/p_etc_s.gif" border="0" alt="첨부파일" class="vam"/> 인천통합시정.DAT</a></p><p><br></p><p><br></p><p>인천지역 기상자료들로 해무 유,무를 로지스틱 회귀분석하려고 합니다.</p><p>첨부한 파일은 기상자료 source입니다.</p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p>업무는 "기상자료-> 로지스틱회귀분석 -> stepwise 변수선택-> 모델예측 -> 모델 검정 " 순으로 진행할 계획이었습니다.</p><p><br></p><p>그런데 2번째 단계에서부터 막혔습니다.</p><p>로지스틱 회귀분석을 했는데 경고메시지 <b><span style="color: rgb(255, 0, 0); font-size: 10pt;">"</span><span style="color: rgb(255, 0, 0); font-size: 10pt;">glm.fit: 적합된 확률값들이 0 또는 1 입니다 "</span></b>가 떴습니다.</p><p>경고메시지 해결하지 않고 stepwise 를 진행했더니<span style="color: rgb(255, 0, 0);"><b> "There were 32 warnings (use warnings() to see them)"</b></span>란 경고메시지가 뜨더니 멈추더군요.. ㅜㅜ</p><p><br></p><p><b><span style="font-size: 11pt;">로지스틱회귀분석시 에러 메시지 원인이 뭘까요?</span></b><span style="font-size: 11pt;"> </span></p><p>odds ratio(오즈비)나 발생확률 구하기, 결과그림은 어떻게 하는지도 알려주시면 감사하겠습니다.</p><p><span style="font-size: 9pt;">아래에 제가 설계한 R 코드를 기재할테니 고수님들의 조언 부탁드립니다.</span><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p>###############################################################################</p><p>## Logistic Regression</p><p><br></p><p># 기상자료 불러오기( -999.0을 NA처리), 헤더파일 지정</p><p>df<- read.table("인천통합시정.DAT", skip=1, na.strings="-999.0", header = T, sep = "")</p><p>colnames(df) <- c("YYYY","MM","DD","hh","mm", "vis", "tide","SST" ,"AT","SAT", "DP", "W1S","W1D", "W10S", "W10D", "Rain","Hum","Press" )</p><p><br></p><p>###############################################################################</p><p><span style="font-size: 9pt;"># 해무자료(FL) : <b><span style="color: rgb(0, 85, 255);">0</span></b>: no seafog(</span><span style="font-size: 9pt;">안개無, 증기무</span><span style="font-size: 9pt;">), <span style="color: rgb(0, 85, 255);"><b>1</b></span>: seafog(해무)</span></p><p># 해무 : 시정<1000 & 강우<5 & 해기차<0</p><p># 증기무 : 시정<1000 & 강우<5 & 해기차>0</p><p># 안개無 : 시정>=1000 or 시정<1000 & 강우>5</p><p><br></p><p><span style="font-size: 9pt;">df$FL<-ifelse(df$vis<1000 & df$Rain<5 , ifelse(df$SAT<0 , 1 ,0 ) , 0 ) </span><br></p><p><br></p><p><br></p><p>###############################################################################</p><p>## 종속변수 FL(해무), </p><p>## 독립변수 tide(조석), SST(수온), AT(기온), SAT(해기차), DP(이슬점온도), W1S(1분풍속),</p><p>## W1D(1분풍향), <span style="font-size: 9pt;">W10S(10분 풍속), W10D(10분 풍향), Rain(강우),Hum(습도), Press(해면기압)</span></p><p><br></p><p><span style="font-size: 9pt;">m1 <- glm(FL ~ tide+SST+AT+SAT+DP+W10S+W10D+Rain+Hum+Press, family=binomial, data=df) </span><br></p><p>## 여기서 <b><span style="color: rgb(255, 0, 0);">"Warning message: </span><span style="font-size: 9pt; color: rgb(255, 0, 0);">glm.fit: 적합된 확률값들이 0 또는 1 입니다"</span></b></p><p>m2 <- step(m1, direction = "both") </p><p>## 강제로 시행하면 <b style="font-size: 9pt; color: rgb(255, 0, 0);"> "There were 32 warnings (use warnings() to see them)"</b></p>
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첫댓글 안개의 유무를 코딩하실 때 사용하신 변수들이 모델에 포함되어 있으니, 그 모델로는 완벽하게 안개 유무를 예측할 수 있기 때문인 것 같네요..
와~ 대단하세요. 통계분야로 진출하셔도 되겠는데요.
@안재형 칭찬 감사합니다ㅠ 별거 아닌 일에도 이리 칭찬을 해주시니 이 카페에만 오면 공부 의지가 샘솟네요. 그런데 책 펴면 다시 좌절..ㅎㅎ
@김종연 이런걸 찾아내는건 아무나 할 수 있는 일은 아닙니다. 통계전공자들도 못하죠^^ 이게 지식보다는 감각과 경험이 더 중요한것같습니다.
FL에 0, 1을 결정하실 때 vis, SAT, Rain를 기준으로 나누셨는데, 얘네들 중에 두 개가 모델에 포함되어 있습니다. 뼈가 있으면 뼈있는치킨(1), 뼈가 없으면 순살치킨(0) 이렇게 하기로 했는데, 모델링할 때 glm(치킨 ~ 뼈, family = binomial) 이런식으로 하셨달까요..
오... 정말 감사합니다. 덕분에 엄청 쉽게 이해 되었습니다. 감사합니다.