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r glm

1)Logistic回归模型的因变量为二分类变量; 2)该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系; 3)一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等,而Logistic回归模型不需要; 4)Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件,可以是连续变量...

CQDJYUHONG 说的quasipoisson和negative binomial有区别,虽然好像都可以用来处理overdispersion。 glm本身不能处理negative binomial,要用MASS包里的glm.nb函数。

二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种,以下是spss手册中的介绍: Logistic 回归:变量选择方法 方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。 通过使用不同的方法,您可以从相同 的变量组构造多个回归模型。

logit=glm(y~x1+x2,data=data,family=binomial(link='logit')) glm表示广义线性回归,data表示y,x1,x2所在的数据集,family中的link用来选择回归类型,logit表示选择logistic回归

我是用的pscl包,zeroinfl()函数 零膨胀负二项模型(ZINB) mod

Gammadistribution,伽玛分布Gaussincrement,高斯增量GLM(Generallinermodels),通用线性模型Goodnessoffit,R-estimatorofscale,尺度R估计量Retrospective。

这是选择预测之后的输出结果,这个参数能用在binomial数据,也就是响应变量是二分型的时候,这个参数选成type=response,表示输出结果预测响应变量为1的概率。

summary是一个查看函数,你可以理解为他是对对象的一个详细的概括。一般情况下,summary接受一个模型(比如你aov的结果或者lm/glm的结果),然后返回这个模型中包含有哪些内容,当然,它也是可以接受变量或函数的,也会返回其所含信息。不是为什...

1)Logistic回归模型的因变量为二分类变量; 2)该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系; 3)一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等,而Logistic回归模型不需要; 4)Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件,可以是连续变量...

Y服从poisson分布,连接函数是log()函数。因而有Y~P(mu), log(mu) = beta0 + beta1*X 下面的R代码先模拟poisson分布,再反过来用glm函数估计参数,估计结果可见poisson回归的估计并不是很精确

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