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一般线性模型和广义线性模型区别
广义
与
一般线性模型及
R使用
答:
若 不是正态分布,则该模型为
广义线性模型
,而若 不是连续或正态分布,则该模型为
一般线性模型
。下表为不同变量类型可选用的模型分类:广义线性模型(generalized linear model)是一般线性模型的直接推广,它使因变量的总体均值通过一个 非线性连接函数 (link function)而依赖于线性预测值,同时还...
GLM和普通
线性
回归
模型
的联系
与区别
答:
GLM 一般是指 generalized linear model ,也就是
广义线性模型
;而非 general linear model ,也就是
一般线性模型
;而 GLMMgeneralized linear mixed model )是广义线性混合模型。广义线性模型 GLM 很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的,也可能是简单线性关系。
广义
微分回归分析
与
传统
线性
回归有什么不同之处?
答:
广义微分回归分析是一种
广义线性模型
,它是普通线性回归模型的推广,有多种变体或衍生,以处理更广泛的现实问题。相对于传统的线性模型,GLM主要具有以下三个特点:可以处理不符合正态分布的数据,例如二项式、泊松、正态和伽马等分布;可以实现非线性函数的变换,使得建模能够更好地拟合数据,并且可以探索因...
基本
线性模型
基础上的反馈意味着什么
答:
一般线性模型包含了许多不同的统计模型:ANOVA,ANCOVA,MANOVA,MANCOVA,普通线性回归,t检验和F检验
。一般线性模型是多元线性回归模型对多个因变量情况的推广。如果Y,B和U是列向量,则上面的矩阵方程将表示多重线性回归。如果错误不遵循多元正态分布,广义线性模型可以用来放松关于Y和U的假设。一般线性...
什么是
线性模型
答:
线性模型是一类统计模型的总称,制作方法是用一定的流程将各个环节连接起来,包括线性回归模型、方差分析模型,应用于生物、医学、经济、管理
一般线性模型
或多元回归模型是一个统计线性模型。公式为:其中Y是具有一系列多变量测量的矩阵(每列是一个因变量的测量集合),X是独立变量的观察矩阵,其可以是...
比较线性回归
模型和广义线性模型
两类方法的
异同
答:
1.线性回归是由高斯分布推导而来,而logistic回归是由贝努力分布推导而来 2.二种回归的最大似然估计是不一样的,只不过求完导后的结果看似相同 3.二种回归hθ(x)是不同的
广义线性模型
:广义线性模型是线性模型的扩展,其特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构[59],...
一般线性
回归
和广义线性
回归
的差别
答:
线性回归是由高斯分布推导而来,而logistic回归是由贝努力分布推导而来 2.二种回归的最大似然估计是不一样的,只不过求完导后的结果看似相同
广义线性模型
是线性模型的扩展,其特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构
什么是
广义线性模型
以及什么时候使用它们?
答:
我们刚刚看到的模型的关键假设之一是y和x线性相关。如果我们的y不是正态分布的,则使用
广义线性模型
(Nelder&Wedderburn,1972),其中y通过链接函数进行变换,但再次假设f(y)和x线性相关。如果不是这种情况,并且关系在x的范围内变化,则可能不是最合适的。我们在这里有一些选择: 我们可以使用线性拟合,但是如果这样做的...
一般线性模型
有什么?
答:
一般线性模型
(General Linear Model,简称GLM)是一种
广义
的线性模型,它包括了多元线性回归、方差分析(ANOVA)、协方差分析(ANCOVA)等多种统计方法。一般线性模型的主要特点是模型的线性性、可加性和正态性。线性性是指模型中的参数与预测值之间呈线性关系;可加性是指多个自变量对因变量的影响可以...
混合
线性模型
答:
1、
广义线性模型
GLM很简单,举个例子,物的疗效和物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片退烧0.1度,两片退烧0.2度,以此类推;这种情况就是
一般线性模型
),也可能是比较复杂的其他关系,如指数关系(一片退烧0.1度,两片退烧0.4度),对数关系等等。这些...
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