广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态的因变量分析 广义线性模型拟合形式： $$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$ $g(\mu_\lambda)为连接函数$. 假设响应变量服从指数分布族中某个分布(不仅仅是 ...

Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.5713 -0.7499 -0.5690 -0.2539 2.5191 Coeffic ...

使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布 　　　　 结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的 解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析 1.Logistics回归(因变量为类别型) 　　案例:匹配出发生婚外情的模型 　　1.查看数据集的统计 ...

常用的线性模型包括 : 线性回归,岭回归,套索回归,逻辑回归,线性SVC 1.线性模型图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #令x为-5到5之间,元素数为100的等差数列 x = np.linspace ...

可以从广义线性模型角度来看。 广义线性模型 广义线性模型建立在三个定义的基础上，分别为： 定义线性预测算子 ...

广义线性模型 GLM是一般线性模型的扩展，它处顺序和分类因变量。 所有的组件都是共有的三个组件： 随机分量 系统分量 链接函数 =============================================== 随机分量 随机分量跟随响应Y的概率分布 例 ...

R语言glm函数学习： 【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者，水平有限，欢迎交流指正。 glm函数介绍： glm(formula, family=family.generator ...

一、广义线性模型概念 在讨论广义线性模型之前，先回顾一下基本线性模型，也就是线性回归。 在线性回归模型中的假设中，有两点需要提出： （1）假设因变量服从高斯分布：$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $，其中误差项$\xi \sim N(0,{{\sigma ...