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(...
family=quasipoisson()泊松分布，
和lm函数类似,glm的建模结果可以通过下述的泛型函数进行二次处理,如summary()、coef()、confint()、residuals()、anova()、plot()、predict() 一、Logistic回归 Logistic回归中假设响应变量服从二项分布,参数family设置为binomial,连接函数link设置为logit,我们以AER包中的Affairs数据集作为例子。该数据集是关于婚姻出轨...
glm(formula, data, family) 其中,formula是一个公式对象,描述自变量和因变量之间的关系;data是一个数据框,包含用于建模的变量;family是一个描述响应变量分布类型的参数。 第二步:formula对象的构建 formula对象是用于描述模型的公式。它的形式通常为"y~x1+x2+...",其中y是因变量,x1、x2等是自变量。公式可以包...
其中,formula参数指定了模型公式,family参数指定了误差分布类型,data参数指定了数据集,weights参数指定了样本权重,control参数指定了模型拟合的控制选项。在幂函数拟合中,需要将幂函数转化为线性形式。一种常见的做法是对因变量和自变量取对数,然后进行线性拟合。幂函数模型可以表示为:...
从上式可以看出, 我们能够使用线性回归模型对参数进行估计, 这就是Logistic回归模型 属于广义线性模型的原因. Logistic回归模型的公式为: fitted.model <- glm(formula, family = binomial, data = data.frame) 1. 三. R. Norell 实验 解: 用数据框形式输入数据, 再构造矩阵, 一列是成功( 响应 )的次数, ...
在此模型中，“family”参数设置为“binomial”，这表明我们正在拟合一个二元逻辑回归模型。现在，我们可以...
par(family="Prob of 结局") plot(nomogram(f)) 亦可以对logistic回归模型绘制DCA曲线: #DCA参数运算 model1 <- decision_curve(结局 ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5+指标6, family=binomial(link='logit'), data = Train, thresholds = seq(0, .8, by = .05), ...
在glm函数中,通过family参数可以指定数据的概率分布类型,如”gaussian”(高斯分布)和”binomial”(二项分布)等。除了指定概率分布类型,我们还可以通过link参数指定链接函数。链接函数用于将线性预测器转换为响应变量的概率。常用的链接函数包括”logit”(逻辑函数)和”identity”(恒等函数)等。 处理缺失值 在进行回归分析...