R : glm() 감마 패밀리를 사용한 예측

Question

R에 glm() 함수를 사용하여 link = log로 모델에 맞 춥니 다. 다양한 웹 사이트에서 fitted()은 predict()와 비교하여 원본 데이터와 비교할 수있는 값을 반환합니다. 모델을 맞추는 동안 문제가 발생했습니다.

data<-read.csv("training.csv") 
data$X2 <- as.Date(data$X2, format="%m/%d/%Y") 
data$X3 <- as.Date(data$X3, format="%m/%d/%Y") 
data_subset <- subset(...) 
attach(data_subset) 

#define variable 
Y<-cbind(Y) 
X<-cbind(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,X12,X14) 

# correlation among variables 
cor(Y,X) 

model <- glm(Y ~ X , data_subset,family=Gamma(link="log")) 
summary(model) 

detach(data_subset) 

validation_data<-read.csv("validation.csv") 

validation_data$X2 <- as.Date(validation_data$X2, format="%m/%d/%Y") 
validation_data$X3 <- as.Date(validation_data$X3, format="%m/%d/%Y") 

attach(validation_data) 
predicted_valid<-predict(model, newdata=validation_data) 

감마 로그 링크가 어떻게 작동하는지 잘 모르겠습니다. 예측 된 값을 원래 데이터와 비교할 수 있도록 변환하고 싶습니다. 누군가 나를 도울 수 있습니까?

Answer 1

?predict 대 응답 규모 예측을 얻기 위해, 당신의 predict 전화에 type="response" 추가를 참조하십시오. ?predict.glm을 참조하십시오.

predict(model, newdata=*, type="response") 

Answer 2

나에게 보이는 것처럼 fitted 당신이 생각하는 것처럼 보이는 방식으로 작동하지 않습니다.

predict을 사용하고 싶습니다. 데이터를 전달하려는 것 같습니다.

는 ?fitted