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 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 个观察值 x c , , , , y c , , , , 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 regNId glm y x,family gaussian link identity ,data base regNlog glm ...
2020-08-21 15:20 0 1030 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 ...
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。 > reg1=gl ...
> r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) ...
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 ...
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=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 ...
1 广义线性模型和 glm()函数 广义线性模型扩展了线性模型的框架,它包含了非正态因变量的分析。重点关注该框架中两种流行的模型:Logistic回归(因变量为类别型),比如多分类变量(比如差/良好/优秀)和泊松回归(因变量为计数型),比如一周交通事故的数目,每日酒水消耗的数量。 1.1 ...