1.定义logit连接函数。 Logit连接函数是一种线性组合,包括自变量的加权和。它的基本表达式是:Logit(p)= ln [p /(1-p)],其中p代表响应变量的概率。这个函数的特殊形式是由于它可以用来测量概率的对数几率。通过这种方式,可以将概率转换为可比较的对数形式。 2. 计算线性预测。该方法会首先计算预测的响应变量的线...
logit(p)=log(p1−p)logit(p)=log(1−pp) 其中,p是事件发生的概率,取值范围为0到1。logit函数将p映射到实数轴上,方便进行线性回归模型的拟合。 R语言代码示例 下面是一个简单的R语言代码示例,用于拟合logit连接函数: # 生成随机数据set.seed(123)x<-rnorm(100)p<-plogis(-2+0.5*x)y<-rbinom(...
这里常用的连接函数就是logit()与probit()。经过变换后,回归公式变成了: logit(P) = log(P / (1-P)) = a + b*x以及probit(P) = a + b*x 这两个连接函数的性质使得P的取值被放大到整个实数轴上。 事实上可以把上面的公式改写一下: P = exp(a + b*x) / (1 + exp(a + b*x))或者P =...
Probit 与 Logit 都可以，二者得到的预测线通常很接近。Logit 比 Probit 有更多好处，所以是缺省的选项。
当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时，就是常见的“logistic回归模型”，在0-1响应的...
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百度试题 题目逻辑斯蒂回归可以视为广义线性模型,其连接函数为logit函数 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
1、广义线性模型GLM很简单，举个例子，药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的，可能是简单线性关系（发烧时吃一片药退烧0.1度，两片药退烧0.2度，以此类推；这种情况就是一般线性模型），也可能是比较复杂的其他关系，如 ...
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