一. 广义线性模型 R 中提供了拟合计算广义线性模型的函数 glm(), 命令如下: fitted.model <- glm(formula, family = family.generator, data = data.frame) 1. 其中formula 是拟合公式, , family 是分布族, 即广义线性模型的种类, 如 正态分布, Poisson分布, 二项分布 等, data 是数据框. 二. 二项分...
glm的参数与lm的参数相似:公式和数据。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 =...
glm(formula, family=family.generator, data,control = list(...)) family:每一种响应分布(指数分布族)允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。 常用的family: binomal(link='logit') ---响应变量服从二项分布,连接函数为logit,即logistic回归 binomal(link='probit') ---响应变量服从二项分布,连接函数...
family=quasipoisson()泊松分布，
family:每一种响应分布(指数分布族)允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。 常用的family: binomal(link='logit') ---响应变量服从二项分布,连接函数为logit,即logistic回归 binomal(link='probit') ---响应变量服从二项分布,连接函数为probit poisson...
glm(formula, data, family, ...) 其中,formula是响应变量和自变量之间的关系,data是拟合数据,family是用来指定响应变量的分布和链接函数的参数。 拟合结果主要包括参数估计值(coefficients)、标准误差(standard errors)、z值(z-values)以及p值(p-values)。参数估计值表示模型中自变量的影响大小,标准误差表示参数估计...
Definition 1: Exponential Family 定义形式如f(Y; \theta, \phi) = \exp \{\frac{t(Y) \theta - b(\theta)}{a(\phi)} + c(Y, \phi)\}为指数族分布函数。 这里的\theta就是我们关心的参数,是一个标量(如果\theta是向量,指数族形式会有些不一样,但我们不会涉及这些部分),\phi一般会被定义为...
formula参数是一个公式,用于指定响应变量和预测变量之间的关系;family参数是一个描述响应变量概率分布的对象;data参数是一个包含数据的数据框。 接下来,我们将探讨glm函数在不同场景下的应用。首先,对于二元分类问题,我们可以使用二项分布作为family参数来建立逻辑回归模型。逻辑回归用于预测一个二元响应变量的概率,比如...
family = binomial(link = "logit")) 解释 从上面的总结输出中,我们可以看到,性别对学生留级的概率有正向和显著的预测,而学前教育则有负向和显著的预测。具体来说,与女孩相比,男孩更有可能留级。以前上过学的学生不太可能导致留级。 为了解释参数估计值,我们需要对估计值进行指数化处理。
标准线性模型中假设y符合正态分布,而广义线性模型使用连接函数,将Y为正态分布的假设改为了Y服从指数概率分布族(family)的一种分布。 R中使用glm函数基本形式为: glm(fomula,data=,family = family(link=function))#不同分布族具有不同link 1. glm主要流行的拟合模型为logistic回归和泊松回归 ...