一般化線形モデルの仕上げ

後輩向けの最後のlectureをファシリテートした。 linear predictor, link function, probability density functionの話の後半二つの内容だった。

x <- c(1:100)
par(mfrow=c(1,3))
plot(x,type='l',xlab = "x",ylab = "sum of linear predictor")
plot(1/1/(1+exp(-(x-50)/5)),type='l',xlab = "x",ylab = "logit")
plot(x,rbinom(length(x),1,1:length(x)/length(x)),xlab = "x",ylab = "outcome")

logistic_3

乱数発生させて想定通りの結果となるかをこの後実験する

今何をしているのかが理解できるようになる事が重要だという結論に至った