我现在非常困难,因为我试图弄清楚如何从glmR中的输出计算概率.我知道数据非常微不足道但我真的很想展示如何从输出中获得概率这个.我正在考虑尝试,inv.logit()但不知道括号内放置了哪些变量.
数据来自占用率研究.我正在评估一种头发陷阱方法与相机陷阱在检测3种(红松鼠,松貂和入侵灰松鼠)方面的成功.我想看看是什么影响了各种物种的检测(或非检测).一个假设是在现场检测到另一个焦点物种会影响红松鼠的可探测性.鉴于松貂是红松鼠的捕食者并且灰松鼠是竞争者,这两个物种在一个地点的存在可能会影响红松鼠的可探测性.
这会显示概率吗？ inv.logit(-1.14 - 0.1322 * nonRS events)
glm(formula = RS_sticky ~ NonRSevents_before1stRS, family = binomial(link = "logit"), data = data)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.7432 -0.7432 -0.7222 -0.3739 2.0361
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.1455 0.4677 -2.449 0.0143 *
NonRSevents_before1stRS -0.1322 0.1658 -0.797 0.4255
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) …