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如何在 glm 中使用自定义链接函数?
我不想使用标准日志链接glm对于泊松回归 因为我有零 考虑以下代码 foo 0 10 bar 2 foo glm bar foo family poisson link identity 我收到错误 错误 未找到有效的系数集 请提供起始值
r
GLM
在用户定义函数中使用 step() 时丢失对象错误
5天了还是没有回复 从西蒙的评论中可以看出 这是一个可重现且非常奇怪的问题 似乎只有当具有非常高预测能力的逐步回归被包装在函数中时才会出现这个问题 我已经为此苦苦挣扎了一段时间 任何帮助将不胜感激 我正在尝试编写一个运行多个逐步回归并将其全
r
Regression
GLM
R 中逻辑回归的交互[关闭]
Closed 这个问题需要细节或清晰度 help closed questions 目前不接受答案 我正在 R 中使用函数 glm 运行逻辑回归 我想添加两个自变量之间的交互作用 并且我知道我可以使用 或 来链接这两个术语 示例 我有一个分
r
LogisticRegression
GLM
Interaction
如何简洁地编写包含数据框中许多变量的公式?
假设我有一个响应变量和一个包含三个协变量的数据 作为玩具示例 y c 1 4 6 d data frame x1 c 4 1 3 x2 c 3 9 8 x3 c 4 4 2 我想对数据进行线性回归 fit lm y d x1 d x2 d
r
DataFrame
GLM
LM
使用 glm 指定 R 中的公式,无需显式声明每个协变量
我想将特定变量强制纳入 glm 回归 而不完全指定每个变量 我的真实数据集有大约 200 个变量 到目前为止 我在网上搜索中还没有找到这样的样本 例如 只有 3 个变量 n 200 set seed 39 samp data frame W
r
programentrypoint
Regression
GLM
使用相同 glm 的 glm 预测和 geom_smooth() 之间的差异
我正在尝试使用概率模型重现其他人的工作 不幸的是 我没有太多关于他们的方法的信息 只有他们的起始数据和模型图 当我在 ggplot 中绘制数据并使用拟合线时geom smooth method glm 我能够重现以前的工作 然而 当我尝试使
r
ggplot2
Regression
GLM
使用 geom_smooth 将 glm 拟合到分数
这篇文章有点相关这个帖子 https stackoverflow com questions 62974766 removing alpha transparency from ggplot legend and setting x axi
r
ggplot2
barchart
GLM
使用调查权重时如何为 Logit 模型生成边际效应?
我通常使用 mfx 包和 logitmfx 函数生成 logit 模型边际效应 然而 我当前使用的调查具有权重 由于某些人群中的过度采样 这对样本中 DV 的比例有很大影响 而 logitmfx 似乎没有任何方法包含权重 我已经用 svyg
r
GLM
Survey
weighting
marginaleffects
使用 GLM lambda 搜索进行交叉验证时需要注意什么?
关于h2o glm lambda 搜索似乎没有迭代所有 lambda https stackoverflow com q 45890985 841830 我读到这个问题是在抱怨 lambda 太高了 他们尝试设置early stopping
GLM
crossvalidation
h2o
R 中的预测 - GLMM
当我们使用传统的逻辑回归并在 R 中进行预测时 例如 library dplyr n 300 xx lt c r1 r2 r3 r4 r5 xxx lt c e1 e2 e3 p 0 3 df1 lt data frame xx1 runi
r
Prediction
GLM
lme4
for循环中的多个glm
我有一个 R 数据框 被大大简化为 id lt rep 1 2 c 6 8 correct lt sample 0 1 14 TRUE phase lt c rep discr 3 rep rev 3 rep discr 4 rep rev
r
forloop
GLM
MCMCglmm 中 “trait” 的意思
Like in 这个帖子 https stats stackexchange com questions 156683 when and why do i have to use trait for multinomial multilev
r
GLM
categoricaldata
multilevel
MCMC
如何使用 purrr 中的映射和 dplyr 中的 mutate 来生成 glm 汇总表?
我正在使用 purrr 和 broom 包来生成一系列 glm 并构建一个包含模型信息的表 以便我可以对它们进行比较 当我从 purrr 调用地图函数时 代码失败 我认为问题与 mutate 和 map 的组合有关 我想生成一个表 其中每个
r
dplyr
GLM
purrr
来自具有交互作用的多元回归 glm 的 LC50 / LD50 置信区间
我有一个准二项式 glm 其中有两个连续解释变量 假设 LogPesticide 和 LogFood 和交互作用 我想计算不同食物量 例如最小和最大食物值 下农药的 LC50 和置信区间 如何才能实现这一目标 示例 首先我生成一个数据集 m
r
GLM
LogisticRegression
如何从glm结果中得到方程
我创建了一个逻辑回归glm功能 mynewlogit lt glm is bad ulmp s ratio plmp mac all 60d plmp est mac all 90d plmp c mac all 90d lmp s rat
r
GLM
将 stargazer 与内存贪婪的 glm 对象一起使用
我正在尝试运行以下回归 m1 glm y x1 x2 x3 x4 data df family binomial m2 glm y x1 x2 x3 x4 x5 data df family binomial m3 glm y x1 x2
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GLM
stargazer
将 rxGlm 转换为 GLM 时出错
我在将 rxGlm 模型转换为普通 glm 模型时遇到问题 每次我尝试隐藏我的模型时 都会遇到相同的错误 Error in qr lm object lm object does not have a proper qr component
r
GLM
microsoftr
使用 glm 和二项式族更改参考组
当我在 R 中使用由三个级别 较高 中 和 较低 组成的独立因子变量运行二项式回归时 我想使用以下命令更改参考类别relevel我收到此错误 Error in relevel ordered cbsnivcat3 Lower relevel
r
Regression
GLM
使用 confint() 估计 GLMM CI 时出错
我有一组装有二元响应变量和一组连续变量的 GLMM 我想获得每个模型的置信区间 我一直在使用confint 功能 在 95 并且与profile方法 如果将其应用于没有交互的模型 那么它的工作不会出现任何问题 然而 当我申请时confint
r
GLM
lme4
confidenceinterval
使用 rlang 将权重传递给 glm()
我想通过weights to glm 通过函数而无需使用eval substitute or do call 方法 但使用rlang 这描述了一个更复杂的底层函数 Toy data mydata dplyr tibble outcome c
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GLM
rlang
tidyeval
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