안녕하세요, 내 선형 모델의 플롯을 내보내려고합니다. PDF로 할 때 PDF에는 네 페이지와 네 가지 차트가 있습니다. PNG로 내보낼 때 첫 번째 차트 만 가져옵니다. 네 개의 그래프를 모두 별도의 PNG 파일로 가져 오려면 어떻게 내 보내야하나요? PDF 파일로 근무 무엇 : lrfitX11SUMS <- glm(X11SUMS ~ POLITA + CIRC
R 's glm 패키지를 사용하여 로지스틱 회귀 매개 변수를 계산하고 싶습니다. 나는 python을 사용하고 rpy2를 사용하고있다. 어떤 이유로 r을 사용하여 glm 기능을 실행할 때 rpy2를 사용하는 것보다 훨씬 빠른 결과를 얻습니다. rpy2를 사용한 계산이 왜 더 느린 지 아십니까? V2.13.1 및 RPY2 - - 내가 R을 사용하고 여기에 V2
배경 : glmulti glmulti와 다중 모델 추론들을 맞는 종속 변수 및 예측의 세트를 주어진 모든 가능한 일반 선형 모델을 구성 일반 선형 모델을위한 자동화 된 모델 선택을위한 R 함수/패키지 (예 : AICc, BIC에서 파생 된 모델 가중치를 사용하여) 다중 모델 추론을 허용합니다. glmulti은 이론에서 계수, 모델의 로그 가능도 및 자유 매
R에서 step() 함수를 사용하여 역방향 제거를 수행하고 있습니다. 이제 각 독립 변수가 AIC, F 및 P 값과 함께 어떻게 순위가 매겨 지는지 살펴 보려고합니다. step(Mod1,direction="backward",test="F")
Df Deviance AIC F value Pr(>F)
<none> 6127.4 62
2 진 결과가있는 회귀 모델이 있습니다. 나는 glmnet으로 모델을 맞추었고 선택된 변수와 계수를 얻었다. glmnet은 변수의 중요도를 계산하지 않으므로 glm에 정확한 출력 (선택된 변수와 계수)을 입력하여 정보를 얻으려고합니다 (표준 오류 등). 나는 r 개의 문서를 검색했는데, glm에서 "method"옵션을 사용하여 사용자 정의 함수를 지정할 수
나는 survey::svyglm을 사용하여 이항 glm에서 가중치로 사용되는 성향 점수를 만들기 위해 twang 패키지를 사용하고 있습니다. pscore <- ps(ppci ~ var1+var2+.........., data=dt....)
dt$w <- get.weights(pscore, stop.method="es.mean")
design.ps <
glmulti 패키지의 glmulti 기능을 사용하여 포아송 오류 분산 데이터에 대한 최상의 glm 모델을 얻었습니다. 거기에 문제 없습니다. 일단 최고의 모델을 얻은 후에는 카이 제곱 테스트를 사용하여 모델에 입력 된 각 변수에 대한 p- 값 및 테스트 통계를 얻었습니다. 내가 만나는 유일한 문제는 데이터가 지나치게 분산되어 있다는 것이고 Zuur 책과