glm

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a = rnorm(10) b = rnorm(10) c = rnorm(10) status = c(rep(0, 5), rep(1, 5)) status = as.factor(status) dat = data.frame(a, b, c, status) mod = glm(status~., dat, family = "binomial") 데이터 세트가 있고

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GLMM에서 무작위 효과의 최상의 구조 선택

고정 된 용어로 시작하기 전에 GLMM에서 최상의 임의 효과 구조를 선택하려고합니다. 이를 위해 고정 효과와 그 상호 작용 (최적 모델 이상)을 모두 포함시킨 다음 임의의 요인을 여러 가지 조합으로 시도합니다. lmer() 공식을 사용하고 있습니다. 모델은 REML로 추정되었습니다. 그런 다음 각 모델의 AIC()를 구하여 비교합니다. 하지만 무작위 효과가

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는 다음 <strong>식</strong> 실행 나는 시도 quasipoisson

와 glmulti 실행하려고 : modruns2 <- glmulti(SRI ~ TVIS + SNH3000 + BU1000 + TBE250 + TS3000 + TAB3000 + PELHL1000 + SR250 + SW250, data = data1, family = quasipoisson, glmulti-cvalue = 6.2

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, 나는 방정식이있는 경우 예를 들어

, glm(resp~var, family=binomial) 이이 glm(resp~var, family=binomial(link=logit)) 또는 수행과 동일 이항 가족과 함께 GLM 기능을 사용할 때 사용되는 기본 링크 기능 무엇인가 그것은 기본값으로 다른 링크를 사용합니까?

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R - 특정 매개 변수가 lm()에서 양수 계수를 갖도록합니다.

lm()의 특정 매개 변수를 양수 계수로 제한하는 방법을 알고 싶습니다. 몇 가지 패키지 또는 기능 (예 : display)이 모든 계수와 절편을 양수로 만들 수 있습니다. 예를 들어,이 예에서는 x1 및 x2에만 양수 계수가 적용됩니다. x1=c(NA,rnorm(99)*10) x2=c(NA,NA,rnorm(98)*10) x3=rnorm(

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Python에서 GLM에 대한 Anova 테스트

GLM의 각 공변량에 대해 F- 통계 및 p- 값을 얻으려고합니다. 파이썬에서는 mode.formula.api라는 통계를 사용하여 GLM을 수행합니다. 그 후 formula = 'PropNo_Pred ~ Geography + log10BMI + Cat_OpCavity + CatLes_neles + CatRural_urban + \ CatPred_

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다중 요인 모델에서 개별 회귀 추정치를 얻는 더 명확한 방법이 있습니까 R

나는 내 코드에서 벗어나고 싶은 것을 해결했으며이 결과를 얻는 더 깨끗한 방법을 찾고 있습니까? 내장 함수에서와 마찬가지로 내가 모르는 사람입니까? 우리는이 개 상관 관계 변수 (약 200) 이항 많은 요인, 여기 단지 F1과 일러스트 및 F2 있습니다 x <- rnorm(100) y <- rnorm(100) f1 <- rbinom(100, 1, 0.5

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Probit Model-R 명령에서 확률을 계산 하시겠습니까?

저는 Probit 모델로 작업 중이며 DF의 각 관찰에 대해 내 모델의 확률을 계산하고 싶습니다. 나는 수식을 사용하여 이것을 계산할 수 있다는 것을 알고 있지만, 가능성을 출력하고 내 DF에 추가하는 빠른 방법이 있는지 궁금합니다. 나는 다음과 같은 모델을 실행하고 있습니다 : 나는 몇 가지 모델을 실행하고 attach(non.part.2) y <- c

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R : VGAM

TL에서 호환되지 않는 치수 오류 vglm 기능, DR 나는 R의 VGAM 패키지와 함께 토비트 회귀 분석을 실행하고 - 여기가 지속적으로 나에게 오류를주고있다 장난감 세트입니다 나는 진단 할 수 없었다 : library(data.table) library(VGAM) > sessionInfo()$otherPkgs $VGAM Package: VGAM

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회귀 (R)

의 speedglm 패키지의 shglm 기능을 사용하려고하면 메모리에서 파일을 읽습니다. 문제가 있습니다. 파일이 너무 커서 메모리로 읽을 수 없기 때문에 패키지의 도움말 페이지에 설명 된대로 링크 기능을 사용하려고했습니다. 링크 기능은 여기 http://www.inside-r.org/packages/cran/speedglm/docs/shglm 예에서와 같