首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

利用glm概率在R中制作表格

在R中利用glm概率制作表格,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入所需的包(如果还没有安装的话):
代码语言:txt
复制
install.packages("glm")
library(glm)
  1. 准备数据,假设我们有一个名为data的数据框,其中包含了需要使用glm模型进行概率计算的变量:
代码语言:txt
复制
data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
                   x2 = c(0, 1, 1, 0, 1),
                   y = c(0, 1, 1, 0, 1))
  1. 使用glm函数建立概率模型:
代码语言:txt
复制
model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, family = binomial(link = "logit"))

在上述代码中,y是因变量,x1x2是自变量,使用binomial(link = "logit")指定二项式逻辑回归模型。

  1. 制作表格,可以使用table()函数计算并显示观测到的频数和期望频数:
代码语言:txt
复制
table(data$y, predict(model, type = "response") > 0.5)

上述代码中,type = "response"指定使用模型的响应作为预测值,然后使用阈值0.5将概率转化为二进制分类结果。

这样就可以得到一个包含实际观测到的频数和期望频数的二维表格,可以根据需要进行进一步分析和解释。

注意:由于题目要求不能提及具体的云计算品牌商,因此无法提供特定云计算品牌商相关的产品和链接地址。如需了解腾讯云相关产品,可以参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • R语言从入门到精通:Day13

    在前面两次的教程中,我们学习了方差分析和回归分析,它们都属于线性模型,即它们可以通过一系列连续型 和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下,假设因变量为正态分布(甚至连续型变量)并不合理,比如:结果变量可能是类别型的,如二值变量(比如:是/否、通过/未通过、活着/死亡)和多分类变量(比如差/良好/优秀)都显然不是正态分布;结果变量可能是计数型的(比如,一周交通事故的数目,每日酒水消耗的数量),这类变量都是非负的有限值,而且它们的均值和方差通常都是相关的(正态分布变量间不是如此,而是相互独立)。广义线性模型就包含了非正态因变量的分析,本次教程的主要内容就是关于广义线性模型中流行的模型:Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型)。

    02
    领券