### R code from vignette source 'logisticreg.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: logisticreg.Rnw:7-8 ################################################### options(width=80,show.signif.stars=FALSE,digits=4,prompt=" ", continue=" ") ################################################### ### code chunk number 2: logisticreg.Rnw:14-15 (eval = FALSE) ################################################### ## install.packages("alr4") ################################################### ### code chunk number 3: logisticreg.Rnw:19-21 ################################################### library(alr4) some(BlowBS) # from the 'car' package required by 'alr4' ################################################### ### code chunk number 4: fig1 ################################################### plot( I(died/m) ~ d, BlowBS, xlab="Diameter, cm", ylab="Observed blow down frac.", cex=.4*sqrt(m), log="x", ylim=c(0,1)) g1 <- glm(cbind(died, m-died) ~ log(d), data=BlowBS, family=binomial) bs <- round(coef(g1), 4) dnew <- seq(3, 40, length=100) lines(dnew, predict(g1, newdata=data.frame(d=dnew), type="response"), lwd=1.5) grid(col="gray", lty="solid") ################################################### ### code chunk number 5: logisticreg.Rnw:34-36 ################################################### summary(g1) Anova(g1) ################################################### ### code chunk number 6: logisticreg.Rnw:48-49 ################################################### exp(log(1.1) * confint(g1)[2, ]) ################################################### ### code chunk number 7: logisticreg.Rnw:53-54 ################################################### str(Blowdown) ################################################### ### code chunk number 8: logisticreg.Rnw:57-59 ################################################### summary(g2 <- glm(y ~ log(d), data=Blowdown, family=binomial, subset=spp=="black spruce")) compareCoefs(g1, g2) # from 'car' ################################################### ### code chunk number 9: fig2 ################################################### summary(g3 <- glm(y ~ log(d) + s + spp, data=Blowdown, family=binomial)) (e3 <- allEffects(g3, xlevels=list(d=10))) plot(e3,rows=1, col=3, rotx=45)