Rでのロジスティックモデルの出力

次のタイプのロジスティックモデルを解釈しようとしています。

mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial)

predict(mdl)各データポイントの成功の予想オッズの出力ですか？すべてのデータポイントではなく、モデルの各因子レベルのオッズを集計する簡単な方法はありますか？

のヘルプページ

predict.glm

状態：「したがって、デフォルトの二項モデルの場合、デフォルトの予測は対数オッズ（ロジットスケールの確率）であり、「type = "response"」は予測確率を示します」したがって、predict(mdl)log（odds）を返し、 "type =" response "を使用すると予測確率が返されます。このおもちゃの例は参考になります。

> y <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1)
> prop.table(table(y))
y
  0   1 
0.3 0.7 
> glm.y <- glm(y~1, family = "binomial")
> ## predicted log(odds)
> predict(glm.y)
        1         2         3         4         5         6         7         8 
0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 0.8472979 
        9        10 
0.8472979 0.8472979 
> ## predicted probabilities (p = odds/(1+odds))
> exp(predict(glm.y))/(1+exp(predict(glm.y)))
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 
> predict(glm.y, type = "response")
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 

2番目の質問に関しては、John Foxによるエフェクトパッケージhttp://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Misc/effects/index.htmlをチェックしてみてください。彼のJSS記事「一般化線形モデルのRでの効果表示」（p。8-10）も参照してください。