glm

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    train (method = "glm", ...) 및 glm (...)이 동일한 응답을 제공 할 것으로 예상됩니까?

    trainSA 및 testSA이라는 이름의 데이터 세트를 사용하고 있는데, 그 중에서도 chd age alcohol obesity tobacco typea ldl 열이 있습니다. 이 명령 (나는 R에서 일하고 있습니다) set.seed(13234) modFit<-train(chd~ age+ alcohol+ obesity +tobacco +typea +ld
    r glm r-caret training-data 2017-11-21

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    R에서 sample.split을 사용하여 데이터가 잘못 분할되고 로지스틱 회귀와 함께 발생합니다.

    문제점이 2 개 있습니다. 나는 아래 sample.split를 사용하여, 테스트 및 기차 세트로 내 데이터를 분할하려고는 샘플링 오히려 unclearly 이루어집니다. 내 말은 데이터 d는 길이가 392이므로 4 : 1 부분은 0.8 * 392 = 313.6, 즉 313 또는 314 행을 테스트 세트에 표시해야하지만 표시된 길이는 304입니다. 실종 됐어?
    r glm data-partitioning 2017-11-29

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    glm이 오류를 반환합니다. 내가 뭘 잘못하고있는 걸까요?

    내 데이터 세트 (data_2, 아래 참조)에서 R에서 glm() 명령을 사용하려고합니다. 나는 다음과 같은 명령을 사용 glm(formula = GRM_KerkMeerlo ~ ((fGS*0.865 + fQS*EC_QS + fXS*EC_fXS)/Q), data = data_2) 내가 옳은 일을하고 있다고 생각하지만, 나는이 입력을 실행할 때 오류 얻을
    r glm 2017-11-29

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    `Summary` 여러 LM 및 GLM 객체

    R에 50 lm 및 glm 개체가 있습니다. summary(lm...) 번을 입력하지 않고도이 모든 내용을 요약하고 싶습니다. 그것을 할 수있는 빠른 방법이 있습니까? 데이터 세트의 이름은 같은 방식으로 시작됩니다. lin.mod.t # 또는 lin.mod.s # 여기서 {# = 1,2, ..., 25}. 나는 ls(pattern = "lin.mod")
    r glm lm 2017-12-09

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    Matlab - 범주 형 GLM (Stepwise GLM)

    나는 예측 가능한 85 개의 표를 가지고 있습니다. 그 중 일부는 수치 적, 논리적, 서수 및 명목입니다 (핫 - 인코딩 됨). % model2 = stepwiseglm(predictors, finalScore); 각 예측의 헤더가있는 네 가지 유형의 나타냅니다 내가 궁금 해요 : 그들은 내가 사용하여 단계적의 GLM을 실행 해요 0에서 1의 범위 단일 f
    matlab statistics regression linear-regression glm 2017-12-09

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    로지스틱 회귀 분석이 어려움 R

    gl에서 로지스틱 회귀 분석을 실행하는 데 어려움이 있습니다. 로지스틱 회귀를 수행하기 위해 바이너리 응답 변수를 glm으로 전달하는 두 가지 방법이 있습니다. 데이터를 직렬 데이터 형식으로 glm에 전달할 수 있습니다 (예 : 관찰 당 하나의 행, 응답 변수는 0 또는 1이며, 독립 변수는 사용자가 가지고있는 값을 취함). 또는 전달할 수 있습니다 첫 번
    r logistic-regression glm 2017-12-11

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    h2o에서 앙상블 - 누락 모델

    h2o 패키지를 사용하여 다른 정규화 매개 변수 (알파, 람다)를 사용하여 GLM 모델에서 앙상블을 작성합니다. 내가 문서 다음, 앙상블을 구축 할 때 : [email protected]_ids 그리드 검색에서 모델입니다 ensemble <- h2o.stackedEnsemble(x = predictors, y = response,
    r machine-learning glm h2o ensemble-learning 2017-12-12

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    R : cv.glm 변수 길이가 다름 오류

    차원 축소를위한 역 선택과 선형 회귀를 비교하려고합니다. 데이터 세트는 150 개의 변수로 상당히 큽니다. 나는 항상 선택 모델의 교차 검증과 비교를 생성하기 위해 같은 방법을 사용했지만,이 데이터 집합이 시간은 cv.glm 내가 해결하기 위해 문제가 오류가 있습니다 : 모델 오류 .frame.default (수식 = SurveyTest $ H.test ~
    r variables cross-validation glm statistics-bootstrap 2017-12-17

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    GLM 요약의 해석 확인 중 R

    내가하고있는 일이 모두 올바른지 확인하고 싶습니다! 저는 여러 곳의 서식처에 농지와 습지로 분류 된 새가 있습니다. 나는 단순히 어떤 서식지가 더 많은 수를 가지고 있는지보고 싶다. 지금까지 > mod <- glm(count ~ habitat, family = "poisson") > summary(mod) Call: glm(formula = co
    r glm poisson 2017-12-19

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    glm()의 결과 플롯

    저는 초보자입니다 (첫 학기 - 단 변수 통계를위한이 프로그램입니다). 그리고 현재 내 glm()의 결과를 플로팅하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 내가 꽤 많은 스레드를 읽고 인터넷에서 파일을 도울 수 있지만 2 가지 문제가 있습니다 : 1) 너무 고급 또는 2) 조언을 이해하기 때문에 조언을 이해하지 못한다면 내가 코드를 복제 할 때, 일하지 마라. 나는
    r plot regression logistic-regression glm 2017-12-19
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