我的问题是既然log-binomial regression 是logistic regression的替代,而它又经常fail to converge, 必须转为泊松回归;而glm本来就可以得到logistic 回归一样的结果,那么这个log-binomial model 岂不是很尴尬😅是不是干脆就不用它了。老师在这个点上分析的不多 全部评论(1) 一土 The log-binomial model is simply...
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(formula , 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...
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") 。 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...
在广义线性模型（GLM）中，选择binomial分布时，连接函数常采用log的原因可以从多个角度理解。首先，从教学角度来看，Logit比Probit更加易于理解，因为它涉及到从标准差固定为1的正态分布推导至binomial分布的过程。这使得Logit的推导和应用相对直观。具体而言，假设在连续的X与二水平的D都为随机数的情况下，...
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") 。
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") 。
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(formula,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。
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") 。
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") 。