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 =...
> lgst<-glm(testdata$species~pl,binomial(link='logit'),data=testdata) Warning messages: 1: glm.fit:算法没有聚合 2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一 >summary(lgst) Call: glm(formula = testdata$species ~ pl, family =binomial(link ="logit"), data = testdata) Deviance Residuals: ...
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 =...
glm(formula, family=family.generator, data,control = list(...)) family:每一种响应分布(指数分布族)允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。 常用的family: binomal(link='logit') ---响应变量服从二项分布,连接函数为logit,即logistic回归 binom...
两个命令glm(..., family="binomial")(1)和glm(... , family=binomial)(2)是相同的(它们将始终给出相同的结果)。 您可以从第7-8行的glm的R代码中看到这一点: 7: if (is.character(family)) 8: family <- get(family, mode = "function", envir = parent.frame()) 9: if (is.function(famil...
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") 。
R软件提供了拟合计算广义线性模型的函数glm(),其命令格式如下: 其中: formula是拟合公式,这里的意义与线性模型相同, family是分布族,即前面讲到的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,这里的意义与线性模型相同。 对于每个分布族(family),提供了相应的连接函数,如表6.12所示: ...
代码语言: 代码运行次数:0 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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 regNId=glm(y~x,family=gaussian(link="identity"),data=base)regNlog=glm(y~x,family=gaussian(link="log")...
family=quasipoisson()泊松分布，CQ