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: 有...
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="identity"),data=base)regGlog = glm(y~x,family=Gamma(link="log"),data=base)regIGId =...
AI代码解释 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,让我们看看当我们分别...
>dat.glm=glm(y~type+gender,offset=logn,data=dat,family=poisson(link=log))#offset风险单位数事先已知 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >summary(dat.glm)#glm的输出结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Call: 代码语言:ja...
poisson.reg = glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log")) 我们有这样的结果 有两件事同时发生了变化: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,...
> r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="response", + newdata=data.frame(speed=seq(-1,35,by=.2))) > plot(cars,xlim=c(0,31),ylim=c(0,170)) > abline(v=30,lty=2) > lines(seq(-1,35,by=.2),P,lwd=2,col="red") ...
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...
glm(formula, family=familytype(link=linkfunction), data=)# formula就是我们的模型形式,family是我们指定的具体回归类型(见下表) 1. 你可以通过help(glm)来查看其它的模型选项, 使用help(family)来查看每一族的连接函数。在这里我主要和大家讲解一下逻辑(logistic)回归和泊松(poisson)回归这两个模型。
我是R工具的新手,在使用glm()函数时遇到了一些问题。我在下面展示了一些数据。当线性预测器仅仅是x时,glm()函数可以很好地工作,但是当我把线性预测器改成x+x^2时,它就开始给出与第一个模型相同的结果。代码如下: model1 <- glm(y ~ x, data=data1, family=poisson (link="log")) ...
用于创建Poisson回归模型的函数是glm()函数。 泊松回归中glm()函数的基本语法为- glm(formula,data,family) 复制 以下是上述功能中使用的参数的说明- formula - 是表示变量之间关系的符号。 data - 是给出这些变量值的数据集。 family - 是R对象,用于指定模型的详细信息。Logistic回归的值是“泊松”。 我们有...