Log-lineare Klassifikationsmodelle
Zur Anpassung log-linearer Klassifikationsmodelle hat man in R verschiedene
Möglichkeiten. Eine der einfachsten bietet die Funktion loglin()
:
loglin(table, margin, start = rep(1, length(table)), fit = FALSE, eps = 0.1, iter = 20, param = FALSE, print = TRUE)
Die loglin()
-Funktion berechnet ihre Modelle nach
der Methode der iterativen proportionalen Anpassung (Iterative Proportional Fitting,
IPF). Es folgt eine Beschreibung der Argumente der loglin()
-Funktion:
Argument | Beschreibung | Standardwert |
| Kontingenztafel mit den Daten für das anzupassende Modell. | |
| Liste mit Randsummenvektoren, die das anzupassende Modell beschreiben. | |
| Optionaler Startwert für den Schätzer des Modells. |
|
| Logischer ... |
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