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 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 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,此處的損失為責任損失 。通過對數鏈接從 標准 廣義線性模型獲得的預測。 gt reg glm cout ageconducteur agevehicule,data base,f ...
2020-06-18 14:08 0 936 推薦指數:
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 ...
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=15062 考慮簡單的泊松回歸。給定的樣本,其中,目標是導出用於一個95%的置信區間給出,其中是預測。 因此,我們要導出預測的置信區間,而不是觀測值,即下圖的點 ...
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=9024 用GAM進行建模時間序列 我已經准備了一個文件,其中包含四個用電時間序列以進行分析。數據操作將由data.table程序包完成 將提及的智能電表數據讀到data.table。 DT <- as.data.table ...
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=24203 原文出處:拓端數據部落公眾號 本教程使用R介紹了具有非信息先驗的貝葉斯 GLM(廣義線性模型) 。 當前教程特別關注貝葉斯邏輯回歸在二元結果和計數/比例結果場景中的使用,以及模型評估的相應方法。使用教育數據示例。 此外,本教程 ...