Probit 与 Logit 都可以，二者得到的预测线通常很接近。Logit 比 Probit 有更多好处，所以是缺省的选项。
在广义线性模型（GLM）中，选择binomial分布时，连接函数常采用log的原因可以从多个角度理解。首先，从教学角度来看，Logit比Probit更加易于理解，因为它涉及到从标准差固定为1的正态分布推导至binomial分布的过程。这使得Logit的推导和应用相对直观。具体而言，假设在连续的X与二水平的D都为随机数的情况下，...
1、GLM 是通过连接函数，把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来，该概率分布可以是高斯分布、二项分...
As in a Poisson generalized linear mixed model (GLMM), one can also add into a binomial generalized linear model (GLM) random variation beyond what is stipulated by the binomial distribution. The chapter examines the relationship between precipitation during the breeding season and reproductive ...
R negative.binomial 负二项式 GLM 的族函数R语言 negative.binomial 位于MASS 包(package)。 说明 使用glm() 指定使用已知 theta 参数拟合负二项式广义线性模型所需的信息。 用法 negative.binomial(theta = stop("'theta' must be specified"), link = "log") 参数 theta 附加参数 theta 的已知值。 link...
我的问题是既然log-binomial regression 是logistic regression的替代,而它又经常fail to converge, 必须转为泊松回归;而glm本来就可以得到logistic 回归一样的结果,那么这个log-binomial model 岂不是很尴尬😅是不是干脆就不用它了。老师在这个点上分析的不多...
glm(y~x+z,family=binomial(log)) 对于SPSS软件,调用广义线性模型 结果如下: RR值同样为13.5,回归系数的标准误为0.4670,95%CI置信区间为5.406-33.714,与Poisson回归一模一样! 同样,可基于Log-binomial 可以开展多因素的回归 举例:某医师基于某医院...
logbinomial回归是一种用于处理二分类响应变量的统计方法,它是广义线性模型(GLM)的一种特殊形式。与传统的logistic回归不同,logbinomial回归直接对概率进行建模,而不是对概率的比值(odds)进行建模。这使得logbinomial回归能够直接估计风险比(Risk Ratio, RR)而非优势比(Odds Ratio, OR)。
glm做logistic回归需加入family=binomial,解释如下 参数family 规定回归模型的类型 family=gaussian适用于一维连续因变量,服从高斯分布,即正态分布,对应的模型为线性回归 family=mgaussian 说明因变量为服从高斯分布的连续型变量,但是有多个因变量,输入的因变量为一个矩阵,对应的模型为线性回归模型 ...
glm(y~x+z,family=binomial(log)) 对于SPSS软件,调用广义线性模型 结果如下: RR值同样为13.5,回归系数的标准误为0.4670,95%CI置信区间为5.406-33.714,与Poisson回归一模一样! 同样,可基于Log-binomial 可以开展多因素的回归 举例:某医师基于某医院开展前瞻性队列研究,探讨冠心病患者复发有关的影响因素,收集新发冠...