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(link='identity') ---响应变量服从泊松分布,即泊松回...
family: 用于指定模型的误差分布类型,常见的包括"binomial"(二项分布)、“gaussian”(正态分布)和"poisson"(泊松分布)等 …: 其他可选参数,如权重、连结函数等 示例: # 使用glm函数拟合一个二项分布模型 data <- read.csv("data.csv") # 读取数据集 model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, fam...
family = poisson(link = "log") )#(link = "log")为默认链接函数, #当然family还可以为family=binomial\gaussian\gamma\inverse.quassian\poisson\quasi\quasibinomial\quasipoisson) #连接函数依次为Logitech\identity\inverse\1/mu^2\log\"indentity",varance = "constant"\logi\log summary(A)#查看模型 coe...
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(link='identity') ---响应变量服从泊松分布,即泊松回...
1.不需要呈正态分布; 2.常为类别型变量(方差分析) 3.允许非线性(X方,X1*X2...) 4.等式参数为线性 13.1.1 glm()函数 Logistic 回归二项分布 glm(Y~X1+X2+X3,family=binomial(link="logit"),data=mydata) poisson回归给定时间内响应变量为事件发生数据的情形 ...
simulation datanp.random.seed(5)n_sample = 100a = 0.6b = -0.4x = uniform(1, 5, size=n_sample)mu = np.exp(a * x + b)y = poisson(mu)import statsmodels.api as smexog, endog = sm.add_constant(x), y# Poisson regressionmod = sm.GLM(endog, exog, family=sm.families.Poisson...
(GLM);然后在Dependent Variables中选择Y,在Independent Variables中选择X变量(把X变量变成i.的格式);选择不同的family和link:线性回归(family:Gaussian,link:Identity)、泊松回归(family:poisson,link:log)、Log_binomial(family:binomial,link:log)、logistic(family:binomial,link:logit),然后选取对应的点,提交即可...
regNlog = glm(y~x,family=gaussian(link="log"),data=base) regPId = glm(y~x,family=poisson(link="identity"),data=base) regPlog = glm(y~x,family=poisson(link="log"),data=base) regGId = glm(y~x,family=Gamma(link="identity"),data=base) ...
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(link='identity') ---响应变量服从泊松分布,即泊松回归 control:控制算法误差和最大迭代次数 glm....
poisson.reg = glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log")) 我们有这样的结果 有两件事同时发生了变化:我们的模型不再是线性的,而是指数的 ,并且方差也随着解释变量的增加而增加 ,因为有了泊松回归, 如果改编前面的代码,我们得到 问题是,当我们从线性模型引入Poisson回归时,我们改变了两件事。因此,...