Generalisierte Lineare Modelle

# Wir fokussieren hier auf die logistische Regression.
# Wir nutzen die neu generierte Reliable Improvement-Variable als Repsonse

# In einem Set:
m.logreg <- glm(ri ~ 1 + group + pss.0, data = implist[[1]],
                family = binomial("logit"))
summary(m.logreg)


# In den MI-Sets:
with(implist, glm(ri ~ 1 + group + pss.0,binomial("logit"))) %>%
  testEstimates() -> mi.logreg
mi.logreg