廣義線性模型擴展了線性模型的框架，它包含了非正態的因變量分析 廣義線性模型擬合形式： $$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$ $g(\mu_\lambda)為連接函數$. 假設響應變量服從指數分布族中某個分布(不僅僅是 ...

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

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 ...

常用的線性模型包括 : 線性回歸,嶺回歸,套索回歸,邏輯回歸,線性SVC 1.線性模型圖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #令x為-5到5之間,元素數為100的等差數列 x = np.linspace ...

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 ...

廣義線性模型 GLM是一般線性模型的擴展，它處順序和分類因變量。 所有的組件都是共有的三個組件： 隨機分量 系統分量 鏈接函數 =============================================== 隨機分量 隨機分量跟隨響應Y的概率分布 例 ...

R語言glm函數學習： 【轉載時請注明來源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作為一個初學者，水平有限，歡迎交流指正。 glm函數介紹： glm(formula, family=family.generator ...

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 ...