为了进一步评估哪个模型是最优模型且同时是最简模型，我们可以看一下每个模型的BIC值，一般来说该值越小则表示模型的拟合度（也就是R2，不是调整R2）越好。plot(leaps, scale = "bic")我们发现不同GLMs的BIC值排序并不与调整R2一致。结果表明了pH、TN、TC和CN_ratio构成的模型以及pH、P、TC和CP_ratio这两个...
接下来，使用plot函数来绘制ROC曲线。其中，roc是之前通过roc函数计算得到的ROC对象，main参数用于设置图表标题，这里设置为"ROC曲线"。此外，还可以通过col参数设置曲线颜色，以及lwd（线宽）参数调整线条粗细，以满足不同的展示需求。接下来，我们将利用plot函数来进一步绘制ROC曲线。在此，roc代表先前通过roc函数计算得出...
函数的基本形式为: glm(formula, family=family(link=function), data=) 下表列出了概率分布(family)和相应默认的连接函数(function) 假设你有一个响应变量(Y)、三个预测变量(X1、X2、X3)和一个包含数据的数据框(mydata)。Logistic回归适用于二值响应变量(0和1)。模型假设Y服从二项分布,线性模型的拟合形式为...
plot(predict(model, type="response"), residuals(model, type= "deviance")) 其中,model为glm()函数返回的对象。 R将列出帽子值(hat value)、学生化残差值和Cook距离统计量的近似值。不过,对于识别异常点的阈值,现在并没统一答案,它们都是通过相互比较来进行判断。其中一个方法就是绘制各统计量的参考图,然后...
link function也被翻译为连接函数,这里觉得联系函数更为贴切所以还是翻译为联系函数 线性回归 线性回归用于通过解释变量 X 的线性组合来预测连续变量 y 的值。 在单变量情况下,线性回归可以表示如下 模型假定噪声项的正态分布。该模型说明如下 泊松回归 泊松分布用于对计数数据进行建模。它只有一个参数代表分布的均值和...
link function也被翻译为连接函数,这里觉得联系函数更为贴切所以还是翻译为联系函数。 线性回归 线性回归用于通过解释变量 X 的线性组合来预测连续变量 y 的值。 在单变量情况下,线性回归可以表示如下: 模型假定噪声项的正态分布。该模型说明如下 泊松回归
link function也被翻译为连接函数，这里觉得联系函数更为贴切所以还是翻译为联系函数 线性回归 线性回归用于通过解释变量 X 的线性组合来预测连续变量 y 的值。在单变量情况下，线性回归可以表示如下 模型假定噪声项的正态分布。 该模型可以说明如下 泊松回归 泊松分布用于对计数数据进行建模。 它只有一个参数代表分布的...
plot(Vgamma,Verreur,type = “ l”,lwd = 3,ylim = c(- .1,.04),xlab = “ power”,ylab = “ error”) 1. AI检测代码解析 abline(h = 0,lty = 2) 1. 当然,我们可以用指数模型做同样的事情: AI检测代码解析 连珠= 函数(伽马)摘要(GLM(Ý 〜X,家族= 特威迪(var.power = 伽马,link...
plot(leaps, scale = "adjr2") 通过全子集回归分析,我们获得了一批模型及其对应的调整R2(如上图)。这个图的左侧纵坐标为调整R2,横坐标为截距和各个自变量,存在颜色表示包含该自变量,空白表示不包含该自变量。 我们发现当模型仅有一个变量Torigin时(最下方),GLM模型的调整R2为0.26,而当模型包含Torigin、pH、P、...
广义线性模型(generalizedlinear models,GLM)是对普通线性回归的一种灵活的推广,它允许有误差分布模型且非正态分布的响应变量。广义线性模型通过允许线性模型通过连接函数(link function)与响应变量的相关以及允许每个测量的方差的大小作为其预测值的函数来推广线性回归。 公式为: (纯手工制作,浓浓工匠情) 其中E(y)为y...