广义线性模型(GLM) 是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来,该概率分布可以是高斯分布、二项分布、多项式分布、泊松分布、伽马分布、指数分布。连接函数有: 平方根连接(用于泊松模型) 考虑一些均值μ和方差σ2的随机变量Y。利用泰勒展开式 假使 ,考虑平方根变换g(y)= \ sqrt {y} g(y)= y,...
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(...
代码语言:javascript 复制 poisson.reg=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log")) 我们有这样的结果 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,让我们...
在R语言中,构建广义线性模型主要使用glm函数。该函数的基本语法为glm(formula, family, data),其中formula是一个符号表达式,描述了模型的形式;family是一个对象,指定了响应变量的分布族和链接函数类型;data是一个数据框,包含了模型所需的数据。例如,要构建一个泊松回归模型,可以将family参数设置为poisson,并选择恒等连...
线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据来说明不同的模型,从传统的线性最小二乘回归开始,到线性模型、对数变换线性模型,然后是广义线性模型,即泊松(...
在R语言中,我们可以使用glm函数来实现GLM模型。 首先,我们需要明确自变量和因变量的关系,选择合适的链接函数和配分族。链接函数用于将线性预测值转换为响应变量的预测值,而配分族用于描述响应变量的分布。 假设我们有一个二分类问题,自变量X是一个p维的向量,因变量Y只有两个取值0和1、我们可以使用逻辑回归模型来...
R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA) R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析 SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模 ...
本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。 str(titanic) 数据变量为: Survived:乘客存活指标(如果存活则为1) Pclass:旅客舱位等级 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄 SibSp:兄弟姐妹/配偶人数 ...
简介:R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析 通常,GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明,考虑以下数据集,其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5)y = c(1,2,4,2,6)base = data.frame(x,y) 然后考虑具有不同分布的几个模型,以及一个链接 ...
R语言编码的基本知识。 进行绘图和数据处理的基本知识。 广义线性模型(GLM)简介 对于y是连续值得情况,我们可以用这种方式处理,但当y是离散值我们用普通线性模型就不合适了,这时我们引用另外一种模型 --- Generalised Linear Models 广义线性模型。 为了获取GLM模型,我们列出3个条件: ...