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广义线性回归模型有哪些
广义线性模型包括哪些
模型
答:
正态分布模型、二项分布模型、泊松分布模型
。1、正态分布模型:当因变量是连续变量,且服从正态分布时,可以使用正态分布模型进行回归分析。2、二项分布模型:当因变量是二分类变量(即0和1)时,可以使用二项分布模型进行回归分析。3、泊松分布模型:当因变量是计数数据,且服从泊松分布时,可以使用泊...
什么是
广义线性模型
以及什么时候使用它们?
答:
广义
加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(如样条曲线)作为
回归模型
中的预测因子。这些模型是严格可加的,这意味着我们不能像正常回归那样使用交互项,但是我们可以通过重新参数化作为一个更光滑的模型来实现同样的效果。事实并非如此,但本质上,我们正转向一种模型,如: 请点击输入图片描述 摘自Wood (2017)的GAM的...
基于R的
广义线性模型
分析
答:
简单的逻辑
回归模型
logistic regression model,适用于因变量是二分变量的分析。 回归的本质是建立一个模型用来预测,而逻辑回归的独特性在于,预测的结果是只能有两种,true or false。 在R里面做逻辑回归也很简单,只需要构造好数据集,然后用glm函数(
广义线性
模型(generalized linear model))建模...
logistic
回归模型
的适用条件
有哪些
?
答:
logistic回归是一种广义线性回归
(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同,都具有 w‘x+b,其中w和b是待求参数,其区别在于他们的因变量不同,多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量,即y =w‘x+b。而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一...
logistic回归模型
中,βj表示什么?
答:
logistic回归又称logistic回归分析
,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因...
为什么要用tobit
模型
答:
Tobit模型允许在审查此变量的同时对其进行
回归
,以便可以进行连续因变量的回归。Tobit模型(Tobit regression)是一种
广义线性模型
,主要用于解决存在左右截断、或者存在“censoring(截断)”的数据建模问题。具体来说,Tobit模型通常用于解决以下两类问题:左截断问题:当数据中某些数值下限被设定为一个特定的值...
ols, gls, fgls, wls的区别是什么?
答:
ols:词性为名词,普通最小二乘法(Ordinary Least Squares)是一种经济学中使用的方法,通过最小化残差平方和来估计
线性回归模型
的参数。gls:词性为名词,
广义
最小二乘法(Generalized Least Squares)是一种回归分析方法,适用于
具有
异方差性(heteroscedasticity)的线性回归模型。它通过对误差项进行加权,...
广义线性模型
和广义线性混合模型怎么区分使用
答:
广义线性
模型(GLM)。这种模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。在机器学习中,有很多模型都是基于广义线性模型的,比如传统的
线性回归模型
,最大熵 模型,Logistic回归,softmax回归。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,可能是...
线性回归有
几种?区别是什么?
答:
1、逻辑回归:是一种
广义
的
线性回归
分析
模型
。2、线性回归:利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。二、应用不同。1、逻辑回归:常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。2、线性回归:常运用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。线性回归要求...
一般线性模型、
广义线性模型
和线性混合效应
模型有
什么异同?
答:
在探索数据世界的神秘路径中,一般线性模型(GLM)、
广义线性模型
(GLIM)和线性混合效应模型(LME)犹如三把不同的钥匙,打开数据科学的宝库。让我们一起深入解析它们的异同,领略它们在统计分析中的独特魅力和适用场景。1. 一般线性模型:
回归
之路的基石GLM,作为统计学的基石,它以连续型的因变量和自变量...
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