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 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 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 lin.mod lm dist speed,data cars 線性模型 假設殘差獨立且具有相同的方差。如果我們可視化線性回歸,會看到: 這里的想法 在GLM中 是假設 它將基於某些誤差項生成與先前描述的模型 ...
2020-06-12 15:12 0 1164 推薦指數:
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 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13885 在之前的課堂上,我們已經看到了如何可視化多元回歸模型(帶有兩個連續的解釋變量)。在此,目標是使用一些協變量(例如,駕駛員的年齡和汽車的年齡)來預測保險索賠的平均成本(請注意,此處的損失 ...
> r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=9706 總覽 在這里,我們放寬了流行的線性方法的假設。有時線性假設只是一個很差的近似值。有許多方法可以解決此問題,其中一些方法可以通過使用正則化方法降低模型復雜性來 解決 。但是,這些技術仍然使用線性模型,到目前為止 ...
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 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23509 原文出處:拓端數據部落公眾號 我們在研究工作中使用廣義加性模型(GAMs)。mgcv軟件包是一套優秀的軟件,可以為非常大的數據集指定、擬合和可視化GAMs。 這篇文章介紹一下廣義加性模型(GAMs)目前可以實現的功能 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23050 原文出處:拓端數據部落公眾號 在本文中,我們將用R語言對數據進行線性混合效應模型的擬合,然后可視化你的結果。 線性混合效應模型是在有隨機效應時使用的,隨機效應發生在對隨機抽樣的單位進行多次測量時。來自同一自然組的測量結果本身並不是 ...
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 ...