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R语言广义线性模型之lm()函数与glm()函数

广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。logisitic回归的因变量为类别型，比如二值变量（是/否、通过/未通过）和多分类变量（好/中/差）。...标准线性模型也是广义线性模型的一个特例。...如果令连接函数g(μy)=μy或恒等函数，并设定概率分布为正态（高斯）分布，那么： glm(Y~X1+X2+X3,family=gaussian(link="identity"),data=mydata...) 生成的结果与下列代码的结果相同： lm(Y~X1+X2+X3,,data=mydata) ---- 拓展 常用的family： binomal(link=’logit’) #响应变量服从二项分布...源 本文链接：https://www.findmyfun.cn/lm-function-and-glm-function-of-generalized-linear-model-in-r-language.html

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R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

p=14874 通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。...=3,ylim=c(.001,.32),xlab="power",ylab="error") ​ 因此，分布通常也不是GLM上最重要的一点。...---- ​ 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.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） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.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 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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广义线性模型（GLM）及其应用

来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟广义线性模型是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。...广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。...在广义线性模型的理论框架中，则假设目标变量Y则是服从指数分布族，正态分布和伯努利分布都属于指数分布族，因此线性回归和逻辑回归可以看作是广义线性模型的特例。...总结 如果要进行“广义线性模型（GLM）”分析，只需要摘到我们需要的联系函数，它的作用就是把Y与X间的非线性关系转换成线性关系，我们完全可以自己编写我们需要的联系函数。...实际使用中我们只要把联系函数和方差函数假设正确，甚至不用管是什么分布的，如果使用的就是一些典型联系函数，则方差函数都可以不用假设。

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广义线性模型（GLM）及其应用

广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。...在广义线性模型的理论框架中，则假设目标变量Y则是服从指数分布族，正态分布和伯努利分布都属于指数分布族，因此线性回归和逻辑回归可以看作是广义线性模型的特例。...逻辑回归也就是我们常看到的这个样子 总结 如果要进行“广义线性模型（GLM）”分析，只需要摘到我们需要的联系函数，它的作用就是把Y与X间的非线性关系转换成线性关系，我们完全可以自己编写我们需要的联系函数...实际使用中我们只要把联系函数和方差函数假设正确，甚至不用管是什么分布的，如果使用的就是一些典型联系函数，则方差函数都可以不用假设。...所以其实广义线性模型的要点就是：联系函数和/或方差函数要假设正确，这样就ok了。

72310

机器学习之回归（二）：广义线性模型（GLM）

导语：本文在上篇线性回归的基础上，延伸到广义线性模型，并把广义线性模型目的、假设条件来源，指数族分布、连接函数等各个函数的关系都进行详细地解释。...最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。...而今天要聊的内容是线性模型的升级版，叫广义线性模型（GLM），基于此模型延伸而来的很多子模型很多，而且用途非常广，所以研究其很有意义！！！...为什么引入GLM？ 上一篇文章中，我们知道了”回归“一般是用于预测样本的值，这个值通常是连续的。但是受限于其连续的特性，一般用它来进行分类的效果往往很不理想。...在广义线性模型中，为了提高可操作性，因此限定了Y和X的分布必须满足指数族分布： [1503630838235_9504_1503630838326.png] 其中[1503630865343_109

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R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间

因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson)> P=predict(r,type="response...这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数， ---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.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） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6....使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.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 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析

p=13839 上周在课程中，我们了解了广义线性模型的理论，强调了两个重要组成部分 链接函数（这实际上是在预测模型的关键） 分布或方差函数 考虑数据集 ­lin.mod = lm(dist~speed,...如果我们可视化线性回归，会看到： 这里的想法（在GLM中）是假设 它将基于某些误差项生成与先前描述的模型相同的模型。...另一方面，如果我们假设泊松回归， poisson.reg = glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log")) 我们有这样的结果 有两件事同时发生了变化...：我们的模型不再是线性的，而是指数的 ，并且方差也随着解释变量的增加而增加 ，因为有了泊松回归， 如果改编前面的代码，我们得到 问题是，当我们从线性模型引入Poisson回归时，我们改变了两件事。...或者我们可以在Poisson回归中更改链接函数，以获得线性模型，但异方差 因此，这基本上就是GLM的目的。

96020

【技术分享】机器学习之回归（二）---广义线性模型（GLM）

---- 导语：本文在上篇线性回归的基础上，延伸到广义线性模型，并把广义线性模型目的、假设条件来源，指数族分布、连接函数等各个函数的关系都进行详细地解释。...最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。...而今天要聊的内容是线性模型的升级版，叫广义线性模型（GLM），基于此模型延伸而来的很多子模型很多，而且用途非常广，所以研究其很有意义！！！...为什么引入GLM？ 上一篇文章中，我们知道了”回归“一般是用于预测样本的值，这个值通常是连续的。但是受限于其连续的特性，一般用它来进行分类的效果往往很不理想。...在广义线性模型中，为了提高可操作性，因此限定了Y和X的分布必须满足指数族分布： [k97ryikww3.png] 其 [g7vcvtlsoc.png] 即为上图所提到的回归模型输出的连续值，也就是说 [

2.3K40

R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析

p=13839 广义线性模型的理论，强调两个重要组成部分 链接函数（这实际上是在预测模型的关键） 分布或方差函数 考虑数据集 ­lin.mod = lm(dist~speed,data=cars)...基于某些误差项生成与先前描述的模型相同的模型。...这里有两部分：平均值的线性增加 和正态分布的恒定方差 。...另一方面，如果我们假设泊松回归， poisson.reg = glm(dist~speed,data=cars,family=poisson(link="log")) 我们有这样的结果 ?...我们的模型不再是线性的，而是指数的，并且方差也随着解释变量的增加而增加，因为有了泊松回归， 如果改编前面的代码，我们得到 ? 问题是，当我们从线性模型引入Poisson回归时，我们改变了两件事。

1.2K10

R语言广义线性模型（GLM）广义相加模型（GAM）：多元平滑回归分析保险投资风险敞口

在此，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（标准）广义线性模型获得的预测。...> reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data=base,family=Gamma(link="log")) 可视化预测平均成本的代码如下：首先，我们必须计算特定值的预测...， 如果我们使用因子，而不是连续变量（这两个变量的简化版本），我们可以使用glm函数 （我们考虑的是笛卡尔乘积，因此将针对乘积，驾驶员年龄和汽车年龄的每个乘积计算值） 显然，我们在这里缺少了一些东西...，也许我们应该允许某些司机的价格被低估（尤其是在投资组合中很少见的情况下）。...SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

2.2K30

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...glm 线性回归模型 summary(glm.po) 点击标题查阅往期内容 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 左右滑动查看更多 01 02...) summary(glm.step) vif 从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例 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 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed...LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS

22020

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

p=30914原文出处：拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。...本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进行了调查，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...step(glm.po2)summary(glm.step)vif从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...----最受欢迎的见解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

86600

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

p=22813 原文出处：拓端数据部落公众号 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（GLM）简介 对于y是连续值得情况，我们可以用这种方式处理，但当y是离散值我们用普通线性模型就不合适了，这时我们引用另外一种模型 --- Generalised Linear Models...广义线性模型。...更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。

8.2K30

R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。...考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="...(0,31),ylim=c(0,170)) > abline(v=30,lty=2) > lines(seq(-1,35,by=.2),P,lwd=2,col="red") > P0=predict(r,...这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。

45010

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 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。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。...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....更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。..._Psychological Methods, 12_(2), 121-138. doi:10.1037/1082-989X.12.2.121 本文选自《R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（

1.1K10

R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="response...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数， ---- ---- 本文选自《R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间...点击标题查阅往期内容 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语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据 R语言用Rshiny探索lme4...&随机效应）和交互可视化3案例 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R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed effects...的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层

75800

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

p=30914最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。...glm 线性回归模型summary(glm.po)----点击标题查阅往期内容数据分享|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左右滑动查看更多01020304...)summary(glm.step)vif从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...本文选自《R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据》。...（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例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R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归（mixed effects

87800

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。...glm 线性回归模型 summary(glm.po) ---- 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 01 02 03 04...) summary(glm.step) vif 从模型中变量的VIF值来看，大多数变量之间不存在较强的多重共线性关系。...本文选自《R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据》。...（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例 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R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed effects

91900

R语言淮河流域水库水质数据相关性分析、地理可视化、广义相加模型GAM调查报告|附代码数据

R软件进行处理，各水库之间用大小图对比显示，分为上、中、下游，上、中、下游之间用箱图进行对比显示。...生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据 广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证 有限混合模型聚类...、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例 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 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语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间 R语言广义线性模型...(GLMs)算法和零膨胀模型分析 R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析 R语言中GLM(广义线性模型)，非线性和异方差可视化分析 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）

61000

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。...具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法 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。...更多没有接受过学前教育的学生留级。这一观察结果表明，性别和学前教育可能对留级有预测作用。 构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...Psychological Methods, 12(2), 121-138. doi:10.1037/1082-989X.12.2.121 本文选自《R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM

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