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当新数据级别较少时,R predict.glm

当新数据级别较少时,R中的predict.glm函数可以用于对广义线性模型进行预测。

predict.glm函数是R中用于对广义线性模型进行预测的函数之一。它可以根据已有的广义线性模型对象和新的数据,预测响应变量的值。

该函数的语法如下: predict.glm(object, newdata, type = "response", se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = NULL, na.action = na.pass, ...)

参数说明:

  • object:已拟合的广义线性模型对象。
  • newdata:包含新数据的数据框或矩阵。
  • type:预测类型,可选的取值包括"response"(默认,返回响应变量的预测值)和"link"(返回线性预测值)。
  • se.fit:是否计算预测的标准误差,默认为FALSE。
  • dispersion:用于计算标准误差的离散参数,如果未提供,则使用模型中的离散参数。
  • terms:一个可选的模型术语对象,用于指定要使用的模型术语。
  • na.action:用于处理缺失值的方法。
  • ...:其他参数。

predict.glm函数的返回值是一个包含预测结果的向量。

应用场景: predict.glm函数可以在广义线性模型中用于预测响应变量的值。它可以在各种领域的数据分析和建模任务中使用,例如金融、医疗、市场营销等。

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