バイナリ結果を含むポアソン回帰を実行するとエラーが発生する

Question

ポアソン回帰を実行して、共通のバイナリ結果を予測しようとしています。

私が最初に使ったのはdputです。私はそれを不適切に使用した場合、私に訂正できるように教えてください。

例データ：

fit <- glm(cto ~ sex + migStat + mhAreaBi + empStatBi + pensBenBi + maritStatBi, df, family = poisson) 

Error in if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the 'Poisson' family") : 
    missing value where TRUE/FALSE needed 
In addition: Warning message: 
In Ops.factor(y, 0) : ‘<’ not meaningful for factors 

同じエラーを説明した簡単in this thread：

Because the "<" operator is not defined for factors the result that is passed to if is of length 0. Setting the factor variable on the RHS and using the integer values on hte LHS succeeds.

df <- structure(list(id = 1:30, sex = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("Female", "Male" 
), class = "factor"), migStat = structure(c(1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Australian-born", 
"Migrant"), class = "factor"), mhAreaBi = structure(c(1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("Metropolitan", 
"Regional"), class = "factor"), empStatBi = structure(c(2L, 2L, 
1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Student/employed", 
"Unemployed"), class = "factor"), pensBenBi = structure(c(1L, 
2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 
1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("No benefit", 
"In receipt of pension benefit"), class = "factor"), maritStatBi = structure(c(2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("Married (including de facto)", 
"Not married"), class = "factor"), cto = structure(c(1L, 2L, 
2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("No", 
"Yes"), class = "factor")), .Names = c("id", "sex", "migStat", 
"mhAreaBi", "empStatBi", "pensBenBi", "maritStatBi", "cto"), row.names = c(NA, 
-30L), class = "data.frame") 

Rでglmを使用して回帰を実行し、私はエラーを受け取ります

結果を整数に変換すると、エラーは表示されません。しかし、これは

1. のように、0-1の数値変数が2つのレベルの因子変数と同じように扱われない限り、バイナリ結果を予測する目的を破っているようです。そして
2. は必要

（少なくとも[Iは自分のデータセットにコードを適応させる場合、残念ながら、私は同じエラーを受け取る]バイナリ結果を予測する geepackから geeglmを使用してこの postに記載）は思えません

質問：

さらに詳しい説明がありますか？

私の結果を範囲0-1の整数に変換すると、glmはバイナリ変数と同じ扱いになりますか？そうでない場合、一般的なバイナリ結果に対して回帰を実行するのに適したアプローチがありますか？

Answer 1

私はここに最良の選択肢だと思う：あなたが明示的にバイナリ結果に1 /成功がどうなるか、あなたのコード内で表示され、のようなもので、最大トリップしません。この方法として

df$cto_binary <- as.numeric(df$cto == "Yes") 
fit <- glm(cto_binary ~ sex + migStat + mhAreaBi + empStatBi + pensBenBi + maritStatBi, 
      df, family = poisson) 

因子レベルの順序づけ。 R as.numeric(c(FALSE, TRUE))にはc(0, 1)と記載されていますので、論理的な比較から得られることを常に知っています。