在此,目标是使用一些协变量(例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄)来预测保险索赔的平均成本(请注意,此处的损失为责任损失)。通过对数链接从(标准)广义线性模型获得的预测。 > reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 可视化预测平均成本的代码如下:首先,我们必须计算特定值的预测...
通过对数链接从广义线性模型获得的预测。 代码语言:javascript 复制 >reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 可视化预测平均成本的代码如下:首先,我们必须计算特定值的预测, 代码语言:javascript 复制 >pred=function(x,y){+predict(reg,newdata=data.frame(ageconducteur=x...
在此,目标是使用一些协变量(例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄)来预测保险索赔的平均成本(请注意,此处的损失为责任损失)。通过对数链接从(标准)广义线性模型获得的预测。 > reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 1. 可视化预测平均成本的代码如下:首先,我们必须计算特定值...
在此,目标是使用一些协变量(例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄)来预测保险索赔的平均成本(请注意,此处的损失为责任损失)。通过对数链接从(标准)广义线性模型获得的预测。 > reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 可视化预测平均成本的代码如下:首先,我们必须计算特定值的预测...
> reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 可视化预测平均成本的代码如下:首先,我们必须计算特定值的预测, > pred=function(x,y){ + predict(reg,newdata=data.frame(ageconducteur=x, + agevehicule=y),type="response") ...
regGlog = glm(y~x,family=Gamma(link="log"),data=base) regIGId = glm(y~x,family=inverse.gaussian(link="identity"),data=base) regIGlog = glm(y~x,family=inverse.gaussian(link="log"),data=base 还可以考虑一些Tweedie分布,甚至更一般 ...
> reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 可视化预测平均成本的代码如下:首先,我们必须计算特定值的预测, 1. > pred=function(x,y){ 2. + predict(reg,newdata=data.frame(ageconducteur=x,3. + agevehicule=y),type="response") ...
regGlog = glm(y~x,family=Gamma(link="log"),data=base) regIGId = glm(y~x,family=inverse.gaussian(link="identity"),data=base) regIGlog = glm(y~x,family=inverse.gaussian(link="log"),data=base 还可以考虑一些Tweedie分布,甚至更一般 ...
Error in family() : 0 arguments passed to 'gamma' which requires 1 Does anyone know what that means? Have looked everywhere with no success The code is below: model1<-glm(heartrate ~ age+age*age+sex, family=gamma, data=df) r glm Share Improve this question Follow edited Nov 7,...
gamma:伽马分布,适用于正偏态分布的数据。 data:包含数据的数据框。 glm模型结构的优势和应用场景包括: 广义线性模型可以处理非正态分布的响应变量,适用于各种类型的数据分析任务。 可以通过选择不同的family参数来适应不同的数据类型和问题类型。 glm模型结构可以用于回归分析、分类问题、计数数据分析等。 腾讯云提供的...