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广义线下模型--《R语言实战》学习笔记(二十二)

2019-10-08来源:第1物流网

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广义线性模型扩展了线性模型的框架,它包括了非正态因变量的分析。

许多广泛应用的、流行的数据分析方法其实都归属于广义线性模型框架。值得注意的是,通常为类别型变量、不需要呈正态分布使用非线性函数也是允许的只要等式的参数为线性即可

一、glm()函数

glm(formula,family=family(link=function),data=)

下表列出了概率分布(family)和相应默认的连接函数(function).


分布族? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?默认的连接函数


binomial?? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(link = "logit")

gaussian? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (link = "identity")

gamma? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (link = "inverse")

inverse.gaussian? ? ? ?(link = "1/mu^2")

possion?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(link = "log")

quasi? ?? ? ? ? ?(link = "identity",variance = "constant")

quasibinomial?? ? ? ? ?(link = "logit")

quasipoisson? ? ? ? ? ? (link = "log" )


二、连用的函数

与glm()函数连用的函数


函数? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?描述


summary()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 展示拟合模型的细节

coefficients()、coef()?? 列出拟合模型的参数(截距项和斜率)

confint()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 给出模型参数的置信区间(默认为95%)

residuals()? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? 列出拟合模型的残差值

anova()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 生出两个拟合模型的方差分析表

plot()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?生成评价拟合模型的诊断图

predict()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 用拟合模型对新数据集进行预测


三、模型拟合和回归诊断

初始响应变量的预测值与残差的图形:

plot(predict(model,type = "response"),

residuals(model,type="deviance"))

其中,model为glm()函数返回的对象。

plot(hatvalues(model))? ?帽子值

plot(rstudent(model))? ? ?学生化残差值

plot(cooks.distance(model))? ?Cook距离统计量

car包中的influencePlot()函数可以创建一个综合性的诊断图

influencePlot(model),在后面的图形中,横轴代表杠杆值纵轴代表学生残差值,而绘制的符号大小与Cook距离大小成正比

接下来,会继续学习Logistic回归和泊松回归。

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