开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

具有二元暴露和相互作用项的广义线性回归模型

是一种统计模型，用于分析因变量与一个或多个自变量之间的关系。该模型考虑了两个特殊的情况：二元暴露和相互作用项。

二元暴露指的是自变量只有两个取值的情况，例如0和1，表示某个特定事件是否发生。相互作用项指的是自变量之间存在交互作用的情况，即自变量之间的组合效应对因变量的影响。

广义线性回归模型可以通过以下步骤进行建模和分析：

数据准备：收集相关的因变量和自变量数据，并进行数据清洗和预处理。
模型选择：根据问题的需求和数据的特点，选择适当的广义线性回归模型。常见的广义线性回归模型包括逻辑回归、泊松回归、负二项回归等。
模型拟合：使用统计软件或编程语言，将数据拟合到选择的广义线性回归模型中，得到模型的参数估计值。
模型评估：通过各种统计指标和图表，评估模型的拟合程度和预测能力。常见的评估指标包括残差分析、拟合优度检验、AIC/BIC等。
结果解释：根据模型的参数估计值和统计显著性，解释自变量对因变量的影响。特别是对于二元暴露和相互作用项，可以解释它们对因变量的影响方式和程度。

广义线性回归模型在实际应用中具有广泛的应用场景，例如医学研究、市场营销、金融风险评估等。在云计算领域，广义线性回归模型可以用于分析用户行为、预测资源需求、优化资源配置等。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，可以帮助用户进行数据分析和建模。其中，腾讯云的人工智能服务（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供了强大的机器学习和数据分析工具，可以支持广义线性回归模型的建模和分析。此外，腾讯云的云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）和云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）等产品也可以为广义线性回归模型的数据存储和计算提供支持。

请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:Matlab/R -具有分类和连续预测的线性回归-为什么是连续预测的平方？不同的线性回归系数与统计模型和sklearn 使用purrr和函数对具有随机误差的多个变量执行线性回归使用TensorFlow在我的非线性回归模型中初始化偏差项使用二元和非二元变量的多元线性回归偏差项和系数的线性回归更新光滑项就像广义线性模型中的一条简单的直线(包mgcv)具有多变量的线性回归模型抛出误差具有滞后效应/交互作用的线性回归模型分组数据的线性回归和模型比较

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

深入广义线性模型：分类和回归

【导读】本文来自AI科学家Semih Akbayrak的一篇博文，文章主要讨论了广义的线性模型，包括：监督学习中的分类和回归两类问题。...Generalized Linear Models 今天的主题是广义线性模型（GeneralizedLinear Models），一组用于监督学习问题（回归和分类）的通用机器学习模型。...线性回归模型的目标是在观察到的特征和观察到的实际输出之间找到一个线性映射，以便当我们看到一个新的示例时，我们可以预测输出。...如果我们把拉普拉斯分布作为先验，则正则化项将是权重 w（L1正则化 - Lasso）的1-范数。为了更好地说明正则化效果，我会举一个例子。假设我们有一个具有特征[2,1]和输出3的数据点。...权重w迭代更新公式 Logistic回归（Logistic Regression） ---- ---- 上面我提出了回归问题的模型，但是广义线性模型也可以用于分类问题。

1.9K6 0

线性回归均方误差_线性回归模型中随机误差项的意义

今天看到了唐宇迪老师的机器学习课程，终于理解他是怎么推导的了。一定要一步一步看下去，别看他公式这么多，随便认真看一下就能理解的！问题描述我们有工资和年龄两个特征，要预测银行会贷款给我们多少钱？...误差真实值和预测值之间通常情况下是会存在误差的，我们用ε来表示误差，对于每个样本都有：（3）上标i表示第i个样本。...误差ε是独立并且具有相同的分布，并且服从均值为0，方差为 θ 2 θ^2 θ2的正态分布。由于误差服从正态分布，那么有：（4）将（3）带入（4）中有：（5） 3....似然函数似然函数用于参数估计，即求出什么样的参数跟我们给出的数据组合后能更好的预测真实值，有：（6）取（6）式对数，将连乘转化为加法，这也是一般似然函数的求解方法：（7）将（7...）式展开并化简有：（8）（8）式等式右侧的第一项为一个常量，似然函数要取最大值，因而第二项越小越好，有：（9）（9）式相当于最小二乘法的式子，即是均方误差的表达式。

9262 0

正则化线性回归，来研究具有不同偏差方差特性的模型。

ex5.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 5 | Regularized Linear Regres...

5351 0

R语言广义线性模型索赔频率预测：过度分散、风险暴露数和树状图可视化

p=13963 在精算科学和保险费率制定中，考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故，简单的结果是因为计算起来更加复杂，只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。...（面积与组内的总暴露量成正比）。...使用原始数据集（在这里，我仅使用具有50,000个客户的子集），我们确实获得了以下图形：由于圈正在从18岁下降到25岁，因此具有明显的经验影响。...接下来我们开始讨论建模索赔频率时的过度分散。在前面，我讨论了具有不同暴露程度的经验方差的计算。但是我只使用一个因素来计算类。当然，可以使用更多的因素。...树可以从其他变量获得，但它应该是相当接近我们理想的模型。

2961 0

R语言广义线性模型索赔频率预测：过度分散、风险暴露数和树状图可视化

p=13963 在精算科学和保险费率制定中，考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故，简单的结果是因为计算起来更加复杂，只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。...，即每张合约的敞口， > E <- baseFREQ$exposition 和（观察到的）索赔数量（在该时间段内） > Y <- baseFREQ$nbre 无需协变量，可以计算每个合同的平均...圆圈的大小与组的大小有关（面积与组内的总暴露量成正比）。第一个对角线对应于泊松模型，即方差应等于均值。也可以考虑其他协变量 ? 汽车品牌 ? 也可以将驾驶员的年龄视为分类变量 ?...相反，它不是一个异类：年轻的驾驶员可以看作是一个相对同质的类，发生车祸的频率很高。使用原始数据集（在这里，我仅使用具有50,000个客户的子集），我们获得了以下图形： ?...接下来我们开始讨论建模索赔频率时的过度分散。在前面，我讨论了具有不同暴露程度的经验方差的计算。但是我只使用一个因素来计算类。当然，可以使用更多的因素。

2362 0

R语言广义线性模型索赔频率预测：过度分散、风险暴露数和树状图可视化

p=13963 在精算科学和保险费率制定中，考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故，简单的结果是因为计算起来更加复杂，只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。...（面积与组内的总暴露量成正比）。...使用原始数据集（在这里，我仅使用具有50,000个客户的子集），我们确实获得了以下图形：由于圈正在从18岁下降到25岁，因此具有明显的经验影响。...接下来我们开始讨论建模索赔频率时的过度分散。在前面，我讨论了具有不同暴露程度的经验方差的计算。但是我只使用一个因素来计算类。当然，可以使用更多的因素。...树可以从其他变量获得，但它应该是相当接近我们理想的模型。

5112 0

R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

p=13885 本文目标是使用一些协变量（例如，驾驶员的年龄和汽车的年龄）来预测保险索赔的平均成本（请注意，此处的损失为责任损失）。通过对数链接从广义线性模型获得的预测。...而带有二元样条回归gam ? 我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型（现在绝对不是可加模型），它确实可以工作。...：负利率和年金价值的变化 NBA体育决策中的数据挖掘分析：线性模型和蒙特卡罗模拟基于R语言的lmer混合线性回归模型 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 python用线性回归预测股票价格...R语言中Gibbs抽样的Bayesian简单线性回归 R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强...语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 R语言用线性模型进行预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus

2.2K2 0

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（12）——回归之广义线性模型

，使之“线性化”为一元线性函数 ? 的形式，继而利用线性最小二乘估计的方法估计出参数a和b，用一元线性回归方程 ? 来描述v与u间的统计规律性，然后再用逆变换 ?...广义线性模型是一般线性模型的直接扩展，它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数（link function，如上例中的ln），而依赖于线性预测值，同时还允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。...广义线性模型在两个方面对普通线性模型进行了扩展：一般线性模型中要求因变量是连续的且服从正态分布。在广义线性模型中，因变量的分布可扩展到非连续的，如二项分布、泊松分布、负二项分布等。...一般线性模型中，自变量的线性预测值就是因变量的估计值，而广义线性模型中，自变量的线性预测值是因变量的连接函数估计值。...和SQL中的“GROUP BY”类似，是一个将输入数据集分成离散组的表达式，每个组运行一个回归。此值为NULL时，将不使用分组，并产生一个单一的结果模型。

9332 0

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时，一般线性（linear regression model）或广义线性模型（generalized regression model）以及重复测量方差分析...因此，广义估计方程(generalized estimating equations，GEE) 和混合线性模型(mixed linear model，MLM) 被广泛应用于纵向数据的统计分析。...，可以得到回归系数及其方差的一致性估计混合线性模型(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据...(LME)模型可以被认为是具有附加成分的回归模型，这些成分可以解释个体(重复测量环境)或群体(多层次/分层环境)之间截距和/或斜率参数的变化。

3130 0

MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较

p=25453 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。...我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。示例：线性回归模型在下文中，我们将设置一些初始数据，并使用标准 lm 函数运行模型比较。...为了提高效率，您通常只想放置依赖于参数块的特定兴趣的东西。模型块是指定您的先验和可能性以及任何必要变量的声明的地方。例如，此处包含线性预测器，因为它将趋向于似然....bets = extract$beta 除了制作数据列表和产生特定语言的模型代码的初始设置之外，相对于标准模型，运行贝叶斯回归模型并不一定需要太多的时间。...---- 本文摘选《R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较》。

9701 0

有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据

有限混合模型有限混合模型由 K 个不同分量的凸组合给出，即分量的权重为非负且总和为 1。对于每个组件，假设它遵循参数分布或由更复杂的模型给出，例如广义线性模型 (GLM)。...示例应用下面我们将展示两个使用该包的示例。第一个示例演示基于模型的聚类，第二个示例给出了拟合广义线性回归模型的混合的应用。基于模型的聚类以下数据集参考了 Simmons 媒体和市场研究。...混合回归分析专利数据专利数据包括从国家经济研究局的关于制药和生物医学公司的专利申请、研发支出和销售额（以百万元计）的 70 项观察结果。数据如图 3 所示。...fit(patx) 概括本文提供了使用 EM 算法拟合有限混合模型的基础方法，以及用于模型选择和模型诊断的工具。我们已经展示了该包在基于模型的聚类以及拟合有限混合模型回归分析方面的应用。...将来，我们希望实现新的模型序，例如，用于具有平滑项的广义可加模型，以及扩展用于模型选择、诊断和模型验证的工具。

1.4K1 0

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

p=22813 最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。...广义线性模型。...考虑到数据的结构，性别、学前教育和学校平均SES对学生是否留级有什么影响？这三个问题分别用以下这些模型来回答：二元逻辑回归；二项逻辑回归；多层次二元逻辑回归。...通过这种方式，AIC处理了模型的拟合度和复杂性之间的权衡，因此，不鼓励过度拟合。较小的AIC是首选。在AIC值较小的情况下，同时具有性别和学前教育预测因子的模型优于只具有性别预测因子的模型。...因此，我们也得出结论，没有必要包括随机效应项。其他族（分布）和链接函数到目前为止，我们已经介绍了二元和二项逻辑回归，这两种回归都来自于二项家族的logit链接。

9750 0

R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析

广义加性模型允许扩展上述方法以处理多个预测变量。多项式回归这是扩展线性模型的最传统方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。...缺点主要局限性在于该模型仅限于累加模型，因此可能会错过重要的相互作用。...GAMs 现在，我们使用GAM通过年份，年龄和受教育程度的自然样条来预测工资。由于这只是具有多个基本函数的线性回归模型，因此我们仅使用该 lm() 函数。

4.3K0 0

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据|附代码数据

p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...广义线性模型 (GLM) 介绍广义线性模型，是为了克服线性回归模型的缺点出现的，是线性回归模型的推广。首先自变量可以是离散的，也可以是连续的。离散的可以是0-1变量，也可以是多种取值的变量。...广义线性模型取消了对残差(因变量)服从正态分布的要求。残差不一定要服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些分布被统称为指数分布族。...请参阅下面的具有两个预测变量的二元逻辑回归模型的规范，不使用信息先验。...贝叶斯多层次二元逻辑回归（具有非信息先验）前面介绍的贝叶斯二元逻辑回归模型仅限于对学生层面的预测因素的影响进行建模；贝叶斯二元逻辑回归仅限于对学校层面的预测因素的影响进行建模。

1.5K3 0

R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

回归分析忽略教育和管理之间的相互作用我们只将工资与教育、经验和管理职位进行回归。...其结果是虽然这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资减少5105？正确的模型应该包括教育和管理职位的交互项。...Python中的多项式回归拟合非线性关系实例使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合R语言多项式回归拟合非线性关系R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义相加模型GAM分析R...语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型R语言多项式线性模型：最大似然估计二次曲线...R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

7990 0

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次水平嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据

p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...广义线性模型 (GLM) 介绍广义线性模型，是为了克服线性回归模型的缺点出现的，是线性回归模型的推广。首先自变量可以是离散的，也可以是连续的。离散的可以是0-1变量，也可以是多种取值的变量。...广义线性模型取消了对残差(因变量)服从正态分布的要求。残差不一定要服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些分布被统称为指数分布族。...请参阅下面的具有两个预测变量的二元逻辑回归模型的规范，不使用信息先验。...贝叶斯多层次二元逻辑回归（具有非信息先验）前面介绍的贝叶斯二元逻辑回归模型仅限于对学生层面的预测因素的影响进行建模；贝叶斯二元逻辑回归仅限于对学校层面的预测因素的影响进行建模。

2.7K2 0

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

p=22813 最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。...广义线性模型。...考虑到数据的结构，性别、学前教育和学校平均SES对学生是否留级有什么影响？这三个问题分别用以下这些模型来回答：二元逻辑回归；二项逻辑回归；多层次二元逻辑回归。...通过这种方式，AIC处理了模型的拟合度和复杂性之间的权衡，因此，不鼓励过度拟合。较小的AIC是首选。在AIC值较小的情况下，同时具有性别和学前教育预测因子的模型优于只具有性别预测因子的模型。...因此，我们也得出结论，没有必要包括随机效应项。其他族（分布）和链接函数到目前为止，我们已经介绍了二元和二项逻辑回归，这两种回归都来自于二项家族的logit链接。

9671 0

R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化

p=9913 ---- 概述和定义在本课程中，我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法，除了通常的普通最小二乘法。这些替代方法有时可以提供更好的预测准确性和模型可解释性。...选择最佳模型上面提到的三种算法中的每一种都需要我们手动确定哪种模型效果最好。如前所述，使用训练误差时，具有最多预测值的模型通常具有最小的RSS和最大的R ^ 2。...固定的OLS回归具有较高的方差，但没有偏差。但是，最低的测试MSE往往发生在方差和偏差之间的交点处。因此，通过适当地调整λ获取较少的方差，我们可以找到较低的潜在MSE。...在最小二乘估计具有高方差的情况下，岭回归最有效。Ridge回归比任何子集方法都具有更高的计算效率，因为可以同时求解所有λ值。套索岭回归具有至少一个缺点。...即使RMSE比脊线回归高一点，它也比线性回归模型具有简单的优势。

3.2K0 0

【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（下）岭回归及R实现广义线性模型

y=-17.5554+0.0887x1-0.218x2+0.0202x3+0.4073x4 9.5广义线性模型 9.5.1模型理论广义线性模型(Generalized Linear Model)是一般线性模型的推广...许多广泛应用的统计模型都属于广义线性模型，如常用于研究二元分类响应变量的Logistic回归、Poisson回归和负二项回归模型等。一个广义线性模型包含以下三个部分: ①随机成分。...广义线性模型的参数估计一般不能用最小二乘估计，常用加权最小二乘法或最大似然法估计，各回归系数β需用迭代方法求解。...;Null deviance可以认为是模型的残差，它的值越小说明模型拟合效果越好;模型的AIC统计量为61.68，它和deviance一起可以用来作为判断标准，选取合适的分布族和链接函数。...AIC为60.45，残差Null deviance为16.6831，小于泊松i口]归拟合的残差值，说明负二项分布的广义线性模型更加稳定，但从回归系数的显著性上看，泊松回归拟合的变量系数更加显著。

9K2 0

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

p=33781 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。...部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。泊松回归具有泊松误差的广义线性模型通常具有对数链接，尽管也可以具有恒等链接。...01 02 03 04 使用广义线性模型的分位数残差评估广义线性模型（以及许多其他模型形式）的一种方法是查看其分位数残差。因此，首先让我们使用DHARMa生成一些模拟残差。...R语言用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例

7662 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭