然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。 glm(...
广义线性模型(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、二项分布、多项式分布、泊松分布、伽马分布、指数分布。连接函数有: 平方根连接(用于泊松模型) 考虑一些均值μ和方差σ2的随机变量Y。利用泰勒展开式 假使 ,考虑平方根变换g(y)= \ sqrt {y} g(y)= y,...
广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)是统计学中一种广泛应用于分类、计数和生存分析等数据的建模框架。它扩展了线性回归模型,允许响应变量具有非正态分布的误差项,并且不必满足方差齐性假设。在R语言中,glm函数提供了构建和分析广义线性模型的强大工具。本文将深入探讨R语言中广义线性模型的概念、构建方法、应...
在R语言中,我们可以使用glm函数来实现GLM模型。 首先,我们需要明确自变量和因变量的关系,选择合适的链接函数和配分族。链接函数用于将线性预测值转换为响应变量的预测值,而配分族用于描述响应变量的分布。 假设我们有一个二分类问题,自变量X是一个p维的向量,因变量Y只有两个取值0和1、我们可以使用逻辑回归模型来...
线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据来说明不同的模型,从传统的线性最小二乘回归开始,到线性模型、对数变换线性模型,然后是广义线性模型,即泊松(...
R语言编码的基本知识。 进行绘图和数据处理的基本知识。 广义线性模型(GLM)简介 对于y是连续值得情况,我们可以用这种方式处理,但当y是离散值我们用普通线性模型就不合适了,这时我们引用另外一种模型 --- Generalised Linear Models 广义线性模型。 为了获取GLM模型,我们列出3个条件: ...
R语言编码的基本知识。 进行绘图和数据处理的基本知识。 广义线性模型(GLM)简介 对于y是连续值得情况,我们可以用这种方式处理,但当y是离散值我们用普通线性模型就不合适了,这时我们引用另外一种模型 --- Generalised Linear Models 广义线性模型。 为了获取GLM模型,我们列出3个条件: ...
假设的模型分布生成实数,但我的销售统计数据是单位,因此总是整数。尽管售出的平均单位数量可能是实数,但从模型分布中抽取的任何数据都应该是整数。 数据分享|R语言广义线性模型GLM:线性最小二乘、对数变换、泊松、二项式逻辑回归分析冰淇淋销售时间序列数据和模拟-2...
R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA) R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析 SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模 ...
R语言编码的基本知识。 进行绘图和数据处理的基本知识。 广义线性模型(GLM)简介 对于y是连续值得情况,我们可以用这种方式处理,但当y是离散值我们用普通线性模型就不合适了,这时我们引用另外一种模型 --- Generalised Linear Models 广义线性模型。 为了获取GLM模型,我们列出3个条件: ...