R studio 中的多项 Logistic 回归

Question

我正在尝试找出影响制作果汁知识的因素。我已确定多项逻辑回归是一种合适的方法。

这是我的原始数据。

我正在遵循此处提供的示例：https://stats.oarc.ucla.edu/r/dae/multinomial-logistic-regression/

我已经按照教程加载了所需的包，但是有些事情我不确定。

我的数据格式可以吗，我可以继续分析吗？该教程表明 multinom 函数不需要重新调整数据，所以我认为它们没问题。

对果汁的了解，是、否还是使用是三个类别的输出变量。 而年龄、性别、教育和资源获取机会是预测变量。我希望我是对的。

加载包后，我加载数据并在r studio中预览。

理想情况下，遵循教程的下一步是运行以下代码：

ml$prog2 <- relevel(ml$prog, ref = "academic") 

但是我是堆栈一，因为我不确定在我的情况下哪一个将是我的参考类别？以及参考文献的真正含义。

我尝试了以下方法

> Juice$prog2 <- relevel(Juice$Juice_knwolege, ref = "Gender") Error in relevel.default(Juice$Juice_knwolege, ref = "Gender") :  'relevel' only for (unordered) factors

Answer 1

我认为你需要确保知识是你重新升级之前的一个因素

Juice$Juice_knwolege<- as.factor(Juice$Juice_knwolege)

然后设置参考类别

Juice$prog2 <- relevel(Juice$Juice_knwolege, ref = "Yes") # Assuming you want 'Yes' as reference

然后进行回归：

library(nnet)
model <- multinom(prog2 ~ Age + Gender + Education + Access_to_resources, data = Juice)