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R语言在逻辑回归中求R square R方

也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？ 麦克法登R平方 在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。...据我所知，拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值，但可以很容易地计算出McFadden的度量。为此，我们首先拟合我们感兴趣的模型，然后是仅包含截距的null模型。...700 1 为了使逻辑回归模型适合R中的数据，我们可以将响应传递给glm函数， ： Call: glm(formula = cbind(s, f) ~ x, family = "binomial",...deviance: 1.3323e-13 on 0 degrees of freedom AIC: 18.371 Number of Fisher Scoring iterations: 2 我们现在将分组的二项式数据转换为...平方为0.96，而单个数据模型的R平方仅为0.12。

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小白笔记——R语言（1）

记录的东西也不一定正确，请大家指教，里面可能会引用到一些别人的资料等，作为学习之用 读书笔记 相关的函数记录与整理 1、source("文件名.r")：调取主程序的文件，在程序结构复杂的时候很有用，可以将一部分复杂的运算主程序放入其中...2、install.packages("fields")：安装程序包 3、library(fields)：导入程序包 4、t(x)转置函数，对于csv中横排的转置很有用 5、dev.off()：中断函数...unique（）函数 例如对包含行名的向量R1、R2、 R3取名字相同的行，组成新的向量。...也可以在R镜像网页中的packages中，下载package的数据包，减压后，看文件夹得R函数中，这个包含程序注释，更好。...#转换为数值型 as.logical() as.charactor() as.matrix() as.dataframe()

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    R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析

    回归可以使用glm  （广义线性模型）函数在R中执行  。...并非所有比例或计数都适用于逻辑回归分析 一个不采用逻辑回归的例子中，饮食研究中人们减肥的体重无法用初始体重的比例来解释作为“成功”和“失败”的计数。...但是据我了解，从技术上讲，过度分散对于简单的逻辑回归而言不是问题，即具有二项式因果关系和单个连续自变量的问题。 伪R平方 对于广义线性模型（glm），R不产生r平方值。...pscl  包中的  pR2  可以产生伪R平方值。 测试p值 检验逻辑对数或泊松回归的p值使用卡方检验。方差分析  来测试每一个系数的显着性。似然比检验也可以用来检验整体模型的重要性。...Chi) 1 27 12.148 2 28 40.168 -1 -28.02 1.2e-07 *** 将因子转换为数字变量

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    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

    最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 本教程包含以下结构。 准备工作。 介绍GLM。 加载教育数据。 数据准备。 二元（伯努利）Logistic回归。 二项式 Logistic 回归。...请注意，我们将变量学校平均社会经济地位建模为其反对数，因为在二项式回归模型中，我们假设线性预测因子的反对数与结果（即事件比例）之间存在线性关系，而不是预测因子本身与结果之间存在线性关系。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...我们需要指定目标事件的数量（留级）和非事件的数量（TOTAL-留级），并将它们包在cbind()中。...glm(cbind(是否留过级, TOTAL-是否留过级) ~ 学校平均社会经济地位,                   family = binomial(logit)) 解释 二项式回归模型的参数解释与二项式逻辑回归模型相同

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

    最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 本教程包含以下结构。 1. 准备工作。 2. 介绍GLM。 3. 加载教育数据。 4. 数据准备。 5. 二元（伯努利）Logistic回归。 6....请注意，我们将变量学校平均社会经济地位建模为其反对数，因为在二项式回归模型中，我们假设线性预测因子的反对数与结果（即事件比例）之间存在线性关系，而不是预测因子本身与结果之间存在线性关系。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...我们需要指定目标事件的数量（留级）和非事件的数量（TOTAL-留级），并将它们包在cbind()中。...glm(cbind(是否留过级, TOTAL-是否留过级) ~ 学校平均社会经济地位, family = binomial(logit)) 解释 二项式回归模型的参数解释与二项式逻辑回归模型相同

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    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

    geom_col(position = position_dodge()) 我们也可以将x轴的范围调整为0到1，来表示比例。 或者，考虑相同的概率，但是不同次数的硬币投掷。...在R中，我们可以使用两种形式来参数化二项逻辑回归 - 这两种形式是等价的，因为它们将结果扩展为成功次数和总试验次数。...R mouse_glm_cbind glm(cbind(Y,...... data = mouse) 第二种方式使用权重来表示试验次数。...method.args = list(family = binomial)) Beta回归 最后，我们经常会遇到受限数据，但这些数据不是从二项式分布中抽取的 - 也就是说，并不存在独立的“硬币翻转”...Python中的Lasso回归之最小角算法LARS r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现 r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic

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    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

    最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 本教程包含以下结构。 准备工作。 介绍GLM。 加载教育数据。 数据准备。 二元（伯努利）Logistic回归。 二项式 Logistic 回归。...请注意，我们将变量学校平均社会经济地位建模为其反对数，因为在二项式回归模型中，我们假设线性预测因子的反对数与结果（即事件比例）之间存在线性关系，而不是预测因子本身与结果之间存在线性关系。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...我们需要指定目标事件的数量（留级）和非事件的数量（TOTAL-留级），并将它们包在cbind()中。...glm(cbind(是否留过级, TOTAL-是否留过级) ~ 学校平均社会经济地位,                   family = binomial(logit)) 解释 二项式回归模型的参数解释与二项式逻辑回归模型相同

    1.3K10

    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

    本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。 本教程包含以下结构。 1. 准备工作。 2....请注意，我们将变量学校平均社会经济地位建模为其反对数，因为在二项式回归模型中，我们假设线性预测因子的反对数与结果（即事件比例）之间存在线性关系，而不是预测因子本身与结果之间存在线性关系。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...我们需要指定目标事件的数量（留级）和非事件的数量（TOTAL-留级），并将它们包在cbind()中。...glm(cbind(是否留过级, TOTAL-是否留过级) ~ 学校平均社会经济地位, family = binomial(logit)) 解释 二项式回归模型的参数解释与二项式逻辑回归模型相同

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    一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    pandas 约定俗成的导入方法如下： 神奇的axis=0/1 : 合并的时候，axis=0代表rbinb，axis=1代表cbind； 单个dataframe时候，axis=0代表列，axis=1代表行...data.ix[:,1] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 利用序号选择的时候，注意[:,]中的:和,的用法 选择行： #---------1 用名称选择-...其中跟R中的data.table有点像的是，可以通过data[1]，就是选中了第一行。...第1行 df[df["pop"]>3] #df[df$pop>3] 跟R很大的区别，就是python中是从0开始算起。...其中注意： series没有转置的情况 series没有转置的情况，我在尝试Series之间的横向合并的时候，只能纵向拼接。所以，需要转化成dataframe格式才能进行纵向拼接。

    5.6K40

    快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

    在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...去重与找重unique 10.转置 ---- 1. 初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。...("C.1", "C.2", "C.3")) 定义矩阵行名和列名 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() #其中" 的意思，将向量c(11:15)赋值给对象x >...，处理2个向量之间的数值的关系，找到包含关系、取交集、并集、差集等。...转置是一个数学名词，把行和列进行互换，一般用于对矩阵的操作。

    6.4K20

    R 语言的Dataframe常用操作

    在数据统计中，我们需要有各种各样类型的数据，就拿简单的成绩单来说，就包含了“姓名”，“学号”，“科目”等字符型元素，也包括“分数”等数值型元素，还有“是否通过”等布尔型元素，因此，从广泛意义上来说，dataframe...不是这样，我们知道，数据框是以行或者列为单位（行列可以转置），因此访问元素时只能整行或者整列访问。...即dataframe[1,](访问第一行)，dataframe[,1](访问第一列)采用这种方式访问列时，返回值是按行排列的形式。...那么相应的，矩阵转换为数据框类型则应为： 1234567891011121314151617 > myarray   C1 C2 C3 C4 C5R1  1  5  9 13 17R2  2  6 10... mean.default(mydataframe["C4"]) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA> is.data.frame(mydataframe["C4"])[1] TRUE 方法一：将数据框格式重新转化为矩阵格式

    2400

    R语言代做编程辅导M3S2 Spring - Assessed Coursework：linear model（附答案）

    Thisdataset contains a dataframe called mydat | it consists of a response y and 3 columns ofcovariates...常数项，x1，x2的p值均小于0.05，说明以上变量对y均有显著的影响。从R-square值来看，该模型的拟合程度仍有提高的空间。...和模型1的拟合结果相比可以发现去除常数项后，模型2的R-squre要大于模型1，即拟合程度要好于模型1.C）#c.r mod3=lm(y~1)summary(mod3)可以发现包含常数项和仅包含常数项的两个模型非常相似...D）#d.r可以发现第6,57,38个样本的预测值与实际样本值的标准残差要大于其他值，因此可以认为6,57,38个样本为离群点。...r eta = cbind(1,x1,x2,x3)%*%betamu=1/(eta)z = eta+((y-mu)/(

    44900

    使用Python实现Excel数据与json格式数据互相转换

    data_list.append({"Name": name, "Age": age, "City": city})# 将列表转换为 Pandas DataFramedf = pd.DataFrame...{excel_file}")注1：如果JSON格式不严谨，例如包含过多的换行符，空格等，导致按行读取解析报错，我们还需要再将JSON数据转为Excel之前，首先将JSON格式转换为紧凑格式，也就是我们前面提高的样例数据格式...DataFrame 转换为 JSON 格式并保存到文件df.to_json(json_file, orient="records", force_ascii=False, indent=4)print(...2. df.to_json(): • 将 DataFrame 转为 JSON 格式。 常用参数 • orient="records": 每一行作为一个 JSON 对象。...• indent=4: 使 JSON 格式化易读。JSON 文件输出 • 转换后的 JSON 数据直接保存到文件中。

    3.2K96

    R In Action |基本数据管理

    4.3 变量的重编码 1）将连续变量修改为一组类别值； 2）将误编码替换为正确值； 3）基于一组条件进行逻辑判断变量； 4）逻辑运算： != 不等于； == 严格等于（慎用）； !...1)leadership$age[leadership$age == 99] <- NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...(leadership$date, "%m/%d/%y") 4.6.1 使用format来输出指定格式的日期值，并且提取日期值中的某些部分： format(Sys.Date(),"%B %d %Y")...（保留）变量 数据框中的元素是通过dataframe[row indices,column indices]这样的记号来访问的，可以通过这种方法轻松的选取变量。

    1.6K10

    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。...教育数据 本教程中使用的数据是教育数据。 这些数据来自于全国性的小学教育调查。数据中的每一行都是指一个学生。结果变量REPEAT是一个二分变量，表示一个学生在小学教育期间是否留过级。...请注意，我们将变量建模 MSESC 为其逆 logit，因为在二项式回归模型中，我们假设线性预测变量的逆 logit 与结果（即事件的比例）之间存在线性关系，而不是预测变量本身与预测变量之间的线性关系结果...“Q2.5”和“Q97.5”分别指不确定区间的下限和上限。该置信区间不包含零，表明该变量可能有意义。 我们可以将 的效果可视化 MSESC。   ...请注意，随机效应项应包含在括号中。此外，在括号内，随机斜率项和聚类项之间应以 隔开 |。 我们首先指定一个仅截距模型，以评估数据聚类结构的影响。我们将跳过模型收敛诊断的步骤。

    2K30

    翻译|给数据科学家的10个提示和技巧Vol.2

    1 引言 第一章给出了数据分析的一些技巧(主要用Python和R)，可见：翻译｜给数据科学家的10个提示和技巧Vol.1 2 R 2.1 基于列名获得对应行的值 数据框如下： set.seed(5)...例如，我们可以创建: Year Month Weekday Hour Minute Week of the year Quarter 如何在R中对一个DateTime对象创建这些属性，建议将一些特征如weekdays...3.2 基于列名获得对应行的值 利用pandas库中DataFrame构建一个数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_dict({"V1": [66...3.4 检查pandas数据框的列是否包含一个特定的值 查看字符a是否存在于DataFrame的列中: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A" : ["a...pandas数据框保存到单个Excel文件 假设有多个数据框，若想将它们保存到包含许多工作表的的单个Excel文件中: # create the xlswriter and give a name to

    1.4K30

    数据合并：cbind函数在网页爬取中的实用技巧

    引言在网页爬取和数据分析中，将不同源的数据进行具体化和统一处理是一项关键操作。R语言中的cbind函数为将不同列的数据合并提供了强大支持。...本文将介绍如何将cbind函数应用于爬取和数据合并，并通过实例展示其实际应用效果。...正文一：爬取实现步骤网页爬取是从网站中获取有值信息的过程，基本步骤如下：指定目标网站：选定需要爬取的网页，比如财经网新闻页面。下载文件和解析内容：通过HTTP请求连接网站，将内容解析为结构化数据。...数据合并和分析：通过cbind将较为分散的数据格式进行合并。...实施多线程和积累操作：将线程数量根据服务器能力进行合理调节，以最大化效率。实例以爬取财经网新闻为例，下列代码展示如何将代理IP、多线程和cbind合并应用到一起。

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    R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

    p=14139 我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。...这里的模型如下： 未观察到 该期间的索赔数量  索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型 对比 ，解释为不发生和发生。...利用泊松过程模型，我们可以获得 这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。...如果将泊松回归（仍为红色）和对数二项式模型与泰勒展开进行比较，我们得到 ---- 参考文献 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab...中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge

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