Tag: glm

Für Fragen im Zusammenhang mit verallgemeinerten linearen Modellen. Für die GLM-math-Bibliothek, siehe [tag:glm-math].

Statsmodels Poisson-glm anders als R

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Ich versuche, passen einige Modelle (Spatial interaction models) laut einigen code, die in R. ich habe in der Lage zu bekommen, einige der code, um die Arbeit mit statsmodels in einem python-framework, sondern einige von Ihnen überhaupt

Logistische regression - cbind-Befehl in glm

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Ich mache Logistische regression in R. Kann jemand klären, was die Unterschiede der Ausführung dieser beiden Zeilen? 1. glm(Response ~ Temperature, data=temp, family = binomial(link="logit")) 2. glm(cbind(Response, n - Response) ~ Temperature, data=temp, family =binomial, Ntrials=n) Den

glm r regression

Berechnen Sie die cross-Validierung für das Verallgemeinerte Lineare Modell in Matlab

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Mache ich eine regression mit Verallgemeinerten Linearen Modell.Ich bin gefangen offguard mit der crossVal Funktion. Meine Implementierung so weit; x = 'Some dataset, containing the input and the output' X = x(:,1:7); Y = x(:,8); cvpart =

cross-validation glm machine-learning matlab regression

Polynom-Daten und R glm()

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Wie kann man R mit der glm() zu entsprechen Polynom Daten? Ich habe versucht, mehrere Iterationen von " Familie=AAA(link="BBB")' aber ich kann nicht scheinen, um triviale Vorhersagen übereinstimmen. Zum Beispiel, bitte helfen Sie mit R glm passend

glm r

Plotten glm Interaktionen: "newdata=" Struktur in der predict () - Funktion

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Mein problem ist mit der predict() Funktion, seiner Struktur und der Darstellung der Vorhersagen. Mit den Vorhersagen aus meinem Modell, würde ich mag, um zu visualisieren, wie mein signifikanten Faktoren (und deren Interaktion) Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit,

glm interaction predict prediction r

Mit ROCR-Paket Schwierigkeiten

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Ich bin nach einer Analyse der deutschen Kredit-Daten und ich bekam eine Fehlermeldung, die ich versage zu korrigieren, weil ich bereits installiert ROCR Paket. Unten ist der code, der verwendet die ROCR: #load library library(ROCR) #score test

glm r

predict() mit beliebigen Koeffizienten in r

3 Antworten

Habe ich einige Koeffizienten eines logit-Modells, die von einer nicht-r-Benutzer. Ich möchte diese importieren Koeffizienten in r und generieren einige goodness-of-fit Schätzungen, die auf dem gleichen Datensatz (ROC und confusion matrix) vs mein eigenes Modell. Mein Erster

glm predict r

Ändern der Referenz-Gruppe mit binomial-glm mit Familie

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Wenn ich eine binomial-regression in R mit einem Faktor unabhängig variable, bestehend aus drei Ebenen der "Höheren" , "Mittleren" und "Unteren", den ich ändern möchten die referenzkategorie mit relevel bekomme ich diesen Fehler: “Error in relevel.ordered(cbsnivcat3, "Lower")

glm r regression

Fehlermeldungen beim ausführen von glmer in R

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Ich bin versucht, um zwei ähnliche, verallgemeinerte lineare gemischte Modelle in R. Beide Modelle haben die gleichen input-Variablen für Einflussfaktoren, kovariablen und zufällige Faktoren, jedoch, response-Variablen unterscheiden. Modelle erfordern die lme4 Paket. Das Problem hatte ich mit

glm lme4 r

Bekommen 95% - Konfidenzintervall mit glm(..) in R

2 Antworten

Hier sind einige Daten dat = data.frame(y = c(9,7,7,7,5,6,4,6,3,5,1,5), x = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6), color = rep(c('a','b'),6)) und der plot dieser Daten, wenn Sie es wünschen require(ggplot) ggplot(dat, aes(x=x,y=y, color=color)) + geom_point() + geom_smooth(method='lm') Wenn ein Modell mit der

confidence-interval glm mixed-models r statistics

R Fehler, der sagt "Modelle waren nicht alle montiert, um die gleiche Größe des datasets"

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Erstellt habe ich zwei generalisierte lineare Modelle wie folgt: glm1 <-glm(Y ~ X1 + X2 + X3, family=binomial(link=logit)) glm2 <-glm(Y ~ X1 + X2, family=binomial(link=logit)) Dann benutze ich die anova Funktion: anova(glm2,glm1) bekomme aber eine Fehlermeldung: "Fehler

anova glm lm r

wie kann ich ausschließen bestimmter Variablen aus einer glm in R?

1 Antworten

Habe ich 50 Variablen. Dies ist, wie ich Sie alle in meine glm. var = glm(Stuff ~ ., data=mydata, family=binomial) Aber ausschließen will ich 2 davon. Also wie kann ich ausschließen 2 in bestimmten? Ich hatte gehofft,

glm r statistics

Wie melde Likelihood-Ratio-Test-Ergebnisse

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Ich bin mit einem Likelihood-Ratio-Test (in R) zu sehen, die für die wichtigsten Effekte in meinem Modell mit drei festen Faktoren (Standort, Jahr, habitat) wie folgt: model1<-glm(tot.mass~hab, data=biom, family = Gamma(link = "log")) anova(model1, test="Chisq") model2<-glm(tot.mass~year, data=biom,

glm r

Mit der predict () - Funktion mit glm

2 Antworten

Sagen wir mal so, ich habe folgende Daten eingestellt und führe eine regression mit glm in R. habe ich die Koeffizienten, aber ich möchte, um vorherzusagen, "nächsten Monaten" Wert (Besuche). Wie würde ich mich über, dass in

glm r regression

glm Startwerte nicht akzeptiert log-link

2 Antworten

Möchte ich laufen eine Gauß-GLM mit log-link und einen offset. Die folgenden Probleme auftreten: y <- c(1,1,0,0) t <- c(5,3,2,4) Kein problem: exp(coef(glm(y~1 + offset(log(t)), family=poisson))) mit family=gaussian ab Werte müssen angegeben werden, es funktioniert hier: exp(coef(glm(y~1,

glm offset r

Die Entscheidung, die Schwelle für glm logistischen Regressionsmodell in R

4 Antworten

Habe ich einige Daten mit Prädiktoren und eine binäre Ziel. Eg: df <- data.frame(a=sort(sample(1:100,30)), b= sort(sample(1:100,30)), target=c(rep(0,11),rep(1,4),rep(0,4),rep(1,11))) Trainierte ich ein Logistik-regresion-Modell mit glm() model1 <- glm(formula= target ~ a + b, data=df, family=binomial) Nun bin ich versucht,

glm logistic-regression predict r

Unterschied zwischen glmnet() und cv.glmnet() in R?

2 Antworten

Arbeite ich an einem Projekt, das zeigen würde, den potenziellen Einfluss einer Gruppe von Ereignissen auf ein Ergebnis. Ich bin mit dem glmnet () - Paket, speziell mit Hilfe der Poisson-Funktion. Hier ist mein code: # de

classification cross-validation glm glmnet r

Wie zum extrahieren von einem p-Wert bei der Durchführung der anova() zwischen zwei glm-Modelle in R

2 Antworten

So, ich bin versucht, zwei Modelle vergleichen, fit1 und fit2. Erst war ich nur tun anova(fit1,fit2), und dort ergab sich eine Ausgabe, die ich verstanden habe (darunter ein p-Wert). Jedoch, wenn ich wechselte meine Modelle von lm()-based

anova glm model r regression

Vorhersagen.glm nicht Vorhersage der fehlenden Werte in der Antwort

3 Antworten

Aus irgendeinem Grund, wenn ich angeben glms (und lm ' s zu, es stellt sich heraus), R ist nicht die Vorhersage der fehlenden Werte der Daten. Hier ist ein Beispiel: y = round(runif(50)) y = c(y,rep(NA,50)) x

glm lm missing-data prediction r

glmer - Vorhersagen mit binomiale Daten (cbind count data)

1 Antworten

Ich versuche voraussagen, - Werte über die Zeit (Tage x-Achse) für eine glmer-Modell, das war auf meinem binomialen Daten. Total Lebendig und Total Tot sind count data. Dies ist mein Modell, und die entsprechenden Schritte unten. full.model.dredge<-glmer(cbind(Total.Alive,Total.Dead)~(CO2.Treatment+Lime.Treatment+Day)^3+(Day|Container)+(1|index),

glm lme4 predict r

Zum Lesen der Werte aus einer glm::mat4

1 Antworten

Ich habe ein glm::mat4 matrix und ich brauche, um die Werte in ein double[16] - array. Irgendwelche Ideen auf, wie dieses problem zu lösen?? InformationsquelleAutor Edvin | 2013-09-19

arrays glm matrix

Wie extrahiere ich lmer festen Effekte durch Beobachtung?

2 Antworten

Habe ich ein lme-Objekt, gebaut aus einigen Maßnahmen wiederholt Nährstoff-Aufnahme der Daten (zwei 24-Stunden-Aufnahme-Perioden pro RespondentID): Male.lme2 <- lmer(BoxCoxXY ~ -1 + AgeFactor + IntakeDay + (1|RespondentID), data = Male.Data, weights = SampleWeight) und ich kann erfolgreich

glm r

Die Auswahl der statistisch signifikanten Variablen in einer R glm-Modell

4 Antworten

Habe ich eine outcome-variable, sagen wir Y und eine Liste der 100 Dimensionen, die Einfluss auf Y (X1 sagen...X100). Nach dem laufen meine glm und zum anzeigen einer Zusammenfassung von meinem Modell, ich sehe die Variablen, die

glm r

Cross-Validierung für das glm() Modelle

2 Antworten

Ich versuche zu tun, eine 10-fold-cross-validation für einige glm-Modelle, die ich gebaut habe früher in R. ich bin ein wenig verwirrt über die cv.glm() Funktion in der boot Paket, obwohl ich gelesen habe, viel Hilfe-Dateien. Wenn ich

cross-validation glm partitioning prediction r

Auszug Standardfehler von glm

3 Antworten

Habe ich ein glm und ich will einfach nur, um zu extrahieren die Standardfehler der einzelnen Koeffizienten. Ich sah im internet die Funktion se.coef() aber es funktioniert nicht, es gibt "Error: could not find function "se.coef"". Vielleicht

extract glm r standard-error

Die Angabe der Formel in R mit glm ohne explizite Deklaration der einzelnen kovariable

2 Antworten

Ich möchte zu zwingen, bestimmte Variablen in glm-Regressionen ohne Angabe jedes. Meine real-Daten festgelegt hat ~200 Variablen. Ich habe nicht in der Lage, um Proben von dieser in meinem online-Suche so weit. Beispiel (mit nur 3 Variablen):

glm main r regression

Extrahiere pvalue aus Glm

4 Antworten

Ich bin mit vielen Rückführungen und bin nur daran interessiert, die Auswirkungen auf die Koeffizienten und p-Wert einer bestimmten Variablen. Also in meinem script, ich möchte in der Lage sein, um Sie einfach extrahieren Sie den p-Wert

glm p-value r

Wie schreibe ich eine Formel mit vielen Variablen aus einem Datenrahmen?

6 Antworten

Angenommen, ich habe eine Antwort-Variablen und-Daten mit drei kovariablen (wie ein Spielzeug Beispiel): y = c(1,4,6) d = data.frame(x1 = c(4,-1,3), x2 = c(3,9,8), x3 = c(4,-4,-2)) Will ich fit einer linearen regression, zu den Daten: fit

dataframe glm lm r

caret train () sagt das sehr unterschiedlich vorher. vorhergesagt.glm ()

1 Antworten

Ich versuche zur Schätzung einer logistischen regression unter Verwendung der 10-fold-cross-validation. #import libraries library(car); library(caret); library(e1071); library(verification) #data import and preparation data(Chile) chile <- na.omit(Chile) #remove "na's" chile <- chile[chile$vote == "Y" | chile$vote == "N" ,

confusion-matrix glm r r-caret

Warnung: nicht ganzzahlige #successes in einem Binomial-Glm! (Umfragepakete)

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Ich bin mit der twang - Paket zu erstellen, propensity scores, die als GEWICHTE in einem binomial-glm mit survey::svyglm. Der code sieht ungefähr so aus: pscore <- ps(ppci ~ var1+var2+.........., data=dt....) dt$w <- get.weights(pscore, stop.method="es.mean") design.ps <-

glm r

Konfidenzintervalle für Vorhersagen aus der logistischen Regression

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In R Vorhersagen.lm berechnet Vorhersagen auf der Grundlage der Ergebnisse aus der linearen regression und bietet auch zur Berechnung von Konfidenzintervallen für diese Vorhersagen. Laut Handbuch diese Intervalle werden auf der Grundlage der Fehler-Varianz-fitting, aber nicht auf

confidence-interval glm r statistics