原文链接:http://tecdat.cn/?p=13839 上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论,强调了两个重要组成部分 链接函数(这实际上是在预测模型的关键) 分布或方差函数 考虑数据集 ...
原文链接:http: tecdat.cn p 在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型 带有两个连续的解释变量 。在此,目标是使用一些协变量 例如,驾驶员的年龄和汽车的年龄 来预测保险索赔的平均成本 请注意,此处的损失为责任损失 。通过对数链接从 标准 广义线性模型获得的预测。 gt reg glm cout ageconducteur agevehicule,data base,f ...
2020-06-18 14:08 0 936 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13839 上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论,强调了两个重要组成部分 链接函数(这实际上是在预测模型的关键) 分布或方差函数 考虑数据集 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=14874 通常,GLM的连接函数可能比分布更重要。为了说明,考虑以下数据集,其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5) y ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=15062 考虑简单的泊松回归。给定的样本,其中,目标是导出用于一个95%的置信区间给出,其中是预测。 因此,我们要导出预测的置信区间,而不是观测值,即下图的点 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9706 总览 在这里,我们放宽了流行的线性方法的假设。有时线性假设只是一个很差的近似值。有许多方法可以解决此问题,其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来 解决 。但是,这些技术仍然使用线性模型,到目前为止 ...
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 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列以进行分析。数据操作将由data.table程序包完成 将提及的智能电表数据读到data.table。 DT <- as.data.table ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23509 原文出处:拓端数据部落公众号 我们在研究工作中使用广义加性模型(GAMs)。mgcv软件包是一套优秀的软件,可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。 这篇文章介绍一下广义加性模型(GAMs)目前可以实现的功能 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24203 原文出处:拓端数据部落公众号 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM(广义线性模型) 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用,以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。 此外,本教程 ...