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一般线性模型和广义线性模型
什么是
广义
相加
模型
?
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...
如何学习r语言 知乎
答:
1.4线性模型及其误差分析(Wald Chisq)q=lm(data=a,y~x1*x2)
一般线性模型
(正态性)summary(q)q=glm(data=a,y~x1*x2,family = gaussian(link='identity'))
广义线性模型
(正态性)summary(q)q=glm(data=a,y~x1*x2,family = binomial(link='logit'))广义线性模型(逻辑型,二项分布)summary...
什么是
广义
相加
模型
?
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...
线性
回归可以用于分类吗
答:
在分类问题中,我们通常使用逻辑回归或其他分类算法,如决策树、支持向量机(SVM)或神经网络等。逻辑回归是一种
广义线性模型
,通过将线性回归的输出通过逻辑函数进行转换,得到概率值,从而进行分类。举个例子来说明这个问题。假设我们有一个数据集,包含了一些学生的考试成绩和是否通过考试的信息。我们的目标...
Logistic 回归
模型
的参数估计为什么不能采用最小二乘法
答:
第四个原因,从线性投影的角度来看OLS,要求Y等向量在一个向量空间里面,但是只能取0/1的Y必然不可能和连续的X一样存在一个N维的向量空间里面。所以如果Y只能取0/1两个值,问题就跳出了线性模型的范围,变成了一个非线性模型。当然由于这个模型比较简单,仍然在「
广义线性模型
」的框架以内。此外,尽管...
回归分析
模型
是如何工作的?
答:
将其映射到0-1之间。非线性回归模型: 当自变量与因变量之间的关系不是线性的时候,可以考虑使用非线性回归模型。非线性回归模型允许引入各种形式的非线性函数来描述变量之间的关系。除了上述模型,还有其他许多特定领域的回归模型,如岭回归、lasso回归、
广义线性模型
等,适用于不同的研究问题和数据类型。
R语言
广义
加性
模型
GAM
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...
...计量经济学的问题,急!谢! 1 名词解释 区间预测
广义线性模型
...
答:
R2的计算公式=ESS/TSS,翻译成白话文就是R2=全体自变量对因变量的解释效应/因变量的总效应,明白了不?关于
广义线性模型
,个人觉得其实应该叫做广义最小二乘法,GLS,核心思想就是当模型不符合最小二乘法的一些假定的时候,要将变量或者模型形式通过某种变化(什么变化都可以)变成符合最小二乘法的要求...
什么是协变量Covariate?如何控制随机对照研究中协变量的影响_百度知 ...
答:
根据协变量的性质和需考虑的协变量数目的不同,需采用不同的方法对协变量进行校正:当主要结果变量为连续性指标时,可采用差值法或者协方差分析(analysis of covariance,ANCOVA);当主要结果变量和协变量是分类指标时,可采用分层分析;当有多个协变量需要考虑时,常采用相应的线性模型或
广义线性模型
进行...
广义
估计方程spss结果解读
答:
针对这种数据的研究,我们就不可采用普通的线性回归、逻辑回归,而需要使用广义估算方程来进行其他模型的拟合计算,下面使用SPSS软件来为大家演示如何针对此情况进行统计分析。GEE是在
广义线性模型
的基础上发展起来的一种拟似然估计方法,用于分析具有组内相关性的资料。广义估计方程的作业相关矩阵:1、等相关,...
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