실험실에서 사물이 어떻게 발전했는지에 대한 데이터가 있습니다. 여기에는 서로 다른 수집 사이트 정보와 다른 처리 방법이 포함됩니다. 여기 내 질문 : 그룹 (장소 및 치료)이 성인 남성과 여성의 성행위 결과에 영향을 미쳤습니까? 그리고 이것을 GLM으로 파악할 수 있습니까? 는 [내가 넣어 각각의 섹스에 얼마나 많은 몰라, 그것은 무작위로했다, 일부 청소년
내 ggplot GLM 그래프에 링크 기능을 어떻게 선택합니까? 제 경우에는 준 가정용 로짓 함수를 사용하고 싶습니다. 예 데이터 : research_year <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
relative_number <- c(0.1, 0.15, 0.16, 0.23, 0.30, 0.35, 0.36, 0.38, 0.42)
rel
통해 베타의 MLE을 구 y <- c(5,8,6,2,3,1,2,4,5)
x <- c(-1,-1,-1,0,0,0,1,1,1)
d1 <- as.data.frame(cbind(y=y,x=x))
를 I I는 로그 링크 포아송 분포를 사용 glm()이 데이터 세트에 대한 모델을 적합 때 Coefficients:
Estimate Std. Error
저는 서식지 유형 ("hab")의 함수로 바이오 매스 데이터 (환원성 바이오 매스 및 생식 생물량과 식물성 바이오 매스의 비율)을 위해 R에서 GLM을 실행하려고합니다.), 연도 데이터 ("연도") 및 데이터 수집 사이트 ("사이트"). 내 데이터는 감마 분포에 잘 맞는 것처럼 보입니다.하지만 8 개의 관측치 (0 ~ 800 관측치)가 없으므로 모델이 실행
을 first_letter와 C 구분하는 방법이 있나요 나는 깔끔한 데이터를 만들려고 해요 내가 필드 이름 #Example:
data(mtcars)
library(broom)
#Adding some new character variables
mtcars1 <- mtcars
mtcars1$has_leter_yn <- ifelse(grepl("[[
가 나는 다음과 같은 방법으로 기차 및 테스트 집합으로 분할하고 데이터 집합,이 설정이있는 경우 : train_ind <- sample(seq_len(nrow(dataset)), size=(2/3)*nrow(dataset))
train <- dataset[train_ind]
test <- dataset[-train_ind]
그런 다음, 나는 GLM을
에 method = "glm"을 사용하여 분류 모델을 작성하려고합니다. 내가 method = "rpart"를 사용하면 그것을 잘 작동하지만 method = "glm"로 전환 할 때 그것은 나에게 내가 cpGrid = data.frame(.0001)
를 사용하여 시도 튜닝 파라미터 그리드 열 매개 변수 이 있어야합니다라는 오류를 제공합니다 도 cpGrid
나는 OutcomeA에 대한 카운트의 형태로 투표 데이터를 가지고 있고 OutcomeB에 대한 카운트 (두 개의 결과 만 있음)가 있습니다. 여기에 제안 I 모델의 GLM 이항 가족의 배합을 사용하고 있습니다 : GLM을 Y 변수의 존재와 R (https://stats.stackexchange.com/questions/89734/glm-for-proport
성공/실패 데이터 (일정 기간 동안 생존/사망 한 나무)가 있고 각 관측치 (7 개 사이트)와 관련된 이항 분포의 오류를 추정하고 싶습니다. . 지금까지 나는 glm을 사용하여 다음과 같이했습니다. s <- c(1,20,0,40,2,1,0) # success
f <- c(2,0,20,4,50,0,1) # failure
#for each observat
제도적으로 SAS를 사용하도록 제한되었습니다 (예, 알고 있습니다). 나는 Stata/R에서 실행되는 기본 사양을 가지고있다. 문제는 없다 : 분수 로짓 모델 (Papke Wooldridge 1996). 이것은 이항 분포 가정과 로짓 링크 함수를 가진 GLM입니다. 데이터 컨텍스트는 단위 간격 - 백분율 데이터의 고정 된 시계열입니다. 내가 다루고있어 pr