一. 广义线性模型 R 中提供了拟合计算广义线性模型的函数 glm(), 命令如下: fitted.model <- glm(formula, family = family.generator, data = data.frame) 1. 其中formula 是拟合公式, , family 是分布族, 即广义线性模型的种类, 如 正态分布, Poisson分布, 二项分布 等, data 是数据框. 二. 二项分...
glm(fomula,data=,family = family(link=function))#不同分布族具有不同link 1. glm主要流行的拟合模型为logistic回归和泊松回归 标准线性模型是glm当连接函数为“identity”时的特殊情况, glm(Y~X1+X2+X3,family = gaussian(link = "identity"),data = mydata) lm(Y~X1+X2+X3,data = mydata) 1. 2...
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(...
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(...
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 ...
family是一个通用函数,具有类"glm"和"lm"的方法(后者返回gaussian())。 对于binomial和quasibinomial系列,可以通过以下三种方式之一指定响应: 作为因子:‘success’ 被解释为不具有第一级别的因子(因此通常具有第二级别)。 作为值介于0和1之间的数值向量,解释为成功案例的比例(案例总数由weights给出)。
family=quasipoisson()泊松分布，
model <- glm(outcome ~ predictor, data = df, family = "binomial")在这里，我们将 "outcome" ...
glm做logistic回归需加入family=binomial,解释如下 参数family 规定回归模型的类型 family=gaussian适用于一维连续因变量,服从高斯分布,即正态分布,对应的模型为线性回归 family=mgaussian 说明因变量为服从高斯分布的连续型变量,但是有多个因变量,输入的因变量为一个矩阵,对应的模型为线性回归模型 ...