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...
family=quasipoisson()泊松分布，
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 =...
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...
glm(formula, family, data, ...) 其中,formula是一个公式,用于指定模型的结构;family是一个描述响应变量分布和连接函数的参数;data是包含数据的数据框。 glm模型结构中的一些重要参数和概念包括: formula:公式中使用~符号将因变量和自变量分隔开,例如,y ~ x表示y是因变量,x是自变量。
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...
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...
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, ...
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:...