glm的参数与lm的参数相似:公式和数据。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 =...
f <- lrm(Group ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5+指标6, data=Train) par(family="Prob of 结局") plot(nomogram(f)) 亦可以对logistic回归模型绘制DCA曲线: #DCA参数运算 model1 <- decision_curve(结局 ~ 指标1+指标2+指标3+指标4+指标5+指标6, family=binomial(link='logit'), data = Train...
family=quasipoisson()泊松分布，
logit(P) = ln( P / 1 - P ) = Z = β0 + β1X1 + β2 + ··· + βpXp 从上式可以看出, 我们能够使用线性回归模型对参数进行估计, 这就是Logistic回归模型 属于广义线性模型的原因. Logistic回归模型的公式为: fitted.model <- glm(formula, family = binomial, data = data.frame) 1. 三...
拓展 常用的family: 代码语言:javascript 复制 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probitpoisson(link=’identity’)#响应变量服从泊松分布,即泊松回归
上述代码中,y表示因变量,x1和x2表示自变量。data是包含数据的数据框,family参数指定了模型的分布类型。 3. 拟合模型 现在,我们需要使用我们的数据来拟合模型。 # 拟合模型fit<-glm.fit(x=model$x,y=model$y,family=gaussian(link=identity)) 1.
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,并选择恒等连接函数identity。
fit1 <- glm(y ~ ldose * sex, family=binomial(link=probit)) fit2 <- glm(y ~ sex + ldose, family=binomial(link=probit)) You may also run the following lines and refer to the chi-square distribution table anova(fit1,test="Chisq") ...
代码语言:javascript 复制 regNId=glm(y~x,family=gaussian(link="identity"),data=base)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...