一、廣義線性模型概念 在討論廣義線性模型之前，先回顧一下基本線性模型，也就是線性回歸。 在線性回歸模型中的假設中，有兩點需要提出： （1）假設因變量服從高斯分布：$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $，其中誤差項$\xi \sim N(0,{{\sigma ...

glm()函數 R中可通過glm()函數（還可用其他專門的函數）擬合廣義線性模型。它的形式與lm()類似 ...

廣義線性模型GLM 目錄 廣義線性模型GLM 指數分布族 指數分布族中常用的分布 伯努利分布 Bernoulli 泊松分布 Poisson 高斯分布(正態分布) Gaussian 多變 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=14874 通常，GLM的連接函數可能比分布更重要。為了說明，考慮以下數據集，其中包含5個觀察值 x = c(1,2,3,4,5) y ...

使用場景:結果變量是類別型,二值變量和多分類變量,不滿足正態分布 　　　　 結果變量是計數型,並且他們的均值和方差都是相關的 解決方法:使用廣義線性模型,它包含費正太因變量的分析 1.Logistics回歸(因變量為類別型) 　　案例:匹配出發生婚外情的模型 　　1.查看數據集的統計 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=13839 上周在 非人壽保險課程中，我們了解了廣義線性模型的理論，強調了兩個重要組成部分 鏈接函數（這實際上是在預測模型的關鍵） 分布或方差函數 考慮數據集 ...

可以從廣義線性模型角度來看。 廣義線性模型 廣義線性模型建立在三個定義的基礎上，分別為： 定義線性預測算子 ...

> r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) ...