85-86頁のRコマンドと出力の訂正

> noudo = (1:7) * 1.5                       # 濃度の値を生成
> death = c(1,4,20,45,75,95,98)/100         # 死亡率の入力
> plot(noudo, death)                        # データのプロット
> glm.dn = glm(death ~ noudo, binomial, weights=c(100,100,100,100,100,100,100))
                                            # モデルのあてはめ
> summary(glm.dn)                           # 結果の出力

Call:
glm(formula = death ~ noudo, family = binomial, weights = c(100, 
    100, 100, 100, 100, 100, 100))

Deviance Residuals: 
      1        2        3        4        5        6        7  
-0.2310  -0.4188   0.7241  -0.1508  -0.5626   0.7181  -0.1902  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -5.77180    0.42627  -13.54   <2e-16 ***    # 推定されたb0
noudo        0.93357    0.06634   14.07   <2e-16 ***    # 推定されたb1
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 515.3078  on 6  degrees of freedom
Residual deviance:   1.6440  on 5  degrees of freedom
AIC: 31.329

Number of Fisher Scoring iterations: 4

> dnfc = function(x) exp(-5.77180+0.93357 * x)/(1+exp(-5.77180+0.93357 * x))
                                         # 結果からロジスティック曲線の関数を定義
> plot(dnfc,1,11,add=TRUE)               # ロジスティック曲線を散布図にプロット