考虑Python包statsmodel中的GLM gamma函数拟合。代码如下：import statsmodels.api as sm
这给出了通过gamma回
浏览 34提问于2017-01-20得票数 5
回答已采纳
1回答
正如标题所暗示的，我希望能够在R或Python中对以下(非线性步长函数)执行回归(而不仅仅是简单的优化)(这个问题很关键，所以我愿意使用任何软件来完成这项工作)：
Y = alpha + beta* Dummy_1 + error_term
`where Dummy_1 = 1 if x > gamma * f(x) and if x < theta * f(x) Parameters: alpha, beta, gamma, th
浏览 3提问于2016-03-29得票数 0
1回答
R中的因子变量
、、、
我有一个数据集，其中包括r中的三个因素变量，我的glm模型的输出一致地给出了每个个体分类值的估计值。我试图使用下面所示的as.numeric命令来纠正这个问题，并且在glm模型中使用了factor命令，但是我仍然得到了相同的输出。模型，我选择了使用默认链接函数的伽马分布。Gamma = glm(perd ~ factor(Kil
浏览 4提问于2015-03-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用GLM的tidymodels包，并希望使用Gamma或泊松发行版。使用glm时，我将使用类似以下内容的内容 # using glmmdl请注意，我正在尝试进行回归，而不是可以使用parsnip::logistic_reg()的分类(逻辑回归
浏览 22提问于2021-02-03得票数 1
回答已采纳
我使用glm与Gamma发行版和link=log一起创建我的回归。我试图用visreg创建模型的行，但它只是为响应而创建，并且没有显示要点。我想用我所有的点和模型的线创建一个图形。可以用签证吗？我已经尝试过用'abline‘创建模型的行，但是它没有工作。MODEL=glm(y~x, family=Gamma(link='log'), data)
vis
浏览 1提问于2019-08-01得票数 2
1回答
我对用python pymc3包进行负二项式回归的解释感到困惑。我不知道如何解释GLM中的mu和alpha。这里我有一个简单的向量，我想为自己找到NB回归模型：y = [100,200,300,400,50,300,60,89,90,100,100]basic_model = pm.Model()
with
浏览 1提问于2018-10-15得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个色和单色星系通量的数据集，看起来像倒置的V形，如下所示：import pandas as pd3 11174.900 0.180912 0.180912数据如下：现在，我想要拟合一个模型的数据我用过3级的粗大的复配。📷
我正在寻找适合使用python</
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
3回答
我使用下面的代码使用状态模型在Python中运行GLM回归。我特别想实现一个日志链接函数。我能够用Statsmodels写出类似R的公式。mod = smf.glm(formula='y ~ C(x1) + C(x2) + C(x3) + x4 + x5', data=data,family=sm.families.Gamma(使用链接类的<
浏览 7提问于2020-01-08得票数 3
回答已采纳
2回答
我试图得到GLM中每个协变量的F-统计量和p-值。在Python中，我使用stats mode.formula.api来执行GLM。CatLes_neles + CatRural_urban + \
mod1 = smf.glmformula=formula, data=A2, family=sm.families.
浏览 1提问于2014-12-06得票数 7
回答已采纳
2回答
伽马回归只截距
、、、
我对python是新手，我尝试做一个伽马回归，我希望得到类似的估计R，但是我不能理解python的语法，它会产生一个错误，一些如何解决它的想法。(y~1,family=Gamma)# x = rep(1,18)输出：glm(formula = y ~ 1, famil
浏览 0提问于2018-05-20得票数 3
回答已采纳
1回答
我试图手动重现我的模型中的系数，其中之一是：
Estimate Std.GLM时所产生的系数，而没有指定一个家族。Gamma家族标识链接函数，而不是R中的glm.fit函数中的高斯恒等式缺省值。与使用glm函数的两次运行相比，惟一的两个区别是
浏览 13提问于2022-11-23得票数 1
回答已采纳
我正致力于拟合R中的一个广义线性模型(使用glm())来拟合一些数据，这些数据有两个完全阶乘的预测因子。我确信伽马族是正确的错误分布，但不确定要使用哪个链接函数，所以我想测试所有可能的链接函数。当然，我可以手动地为每个链接函数建立一个单独的模型，然后比较偏差，但我设想有一个R函数会这样做并编译结果。我已经搜索了CRAN，所以，交叉验证，和网络-我发现最近的功能是，但我不相信我不想要一个累积链接模型-
浏览 6提问于2015-04-20得票数 4
回答已采纳
1回答
R:残差建模
、、
例如，如果他们知道var_1和var_2这两个变量是相关的，我们首先用var_1建立一个模型，然后再对var_2的效应进行建模。我的问题是，我从来没有见过这样的做法。我对以下几点感兴趣：
如果我使用的是glm，我如何解释使用的link function？，当运行以var_2作为解释变量的第二个glm时，应该选择什么发行版？，这与使用第一个模型预测作为第二个模型中<
浏览 3提问于2021-05-04得票数 7
回归的问题是最小化平方误差之和，即\sum\limits_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 = 0。但是，只有在线性回归中，才能使用表达式\hat{y}_i = \beta_0 + \beta_1.x_i，然后将平方误差之和降到最小。&= 0 \\ \sum\limits_{i=1}^n \hat{y}_i(y_i - \hat{y}_i) &= 0 \end{align*}
然后利用这些约束条件证明了生成SST=SSE+SSR的数量因此，如果假设回归不是线性<em
浏览 0提问于2021-05-21得票数 2
回答已采纳
2回答
我模拟了各种大小和形状的对数伽玛数据，然后对这些模拟数据进行了伽马和对数正态分布模型的拟合。/y.true, shape = alpha.i) # random gamma sample
log_gamma_model <- glm(y_i ~ x_i,，我希望在一个表中对这些回归结果进行并行比较，在这个表中，我的设计矩阵的每个
浏览 2提问于2020-06-13得票数 2
回答已采纳
我读过几篇关于Logistic回归的文章/教程，我遇到了这样的想法:日志概率等于特征的加权和。也就是说，如果p是一个样本属于正类的概率(目标变量: 1)，则(1-p)是它属于负(目标变量: 0)的概率。\theta_0 + x_1 \theta_1 + x_2 \theta_2 \dots x_n \theta_n \end{equation}
现在我知道特征是什么，我得到特征的加权和，我知道概率，我知道对数，我无法理解的
浏览 0提问于2020-04-23得票数 3
1回答
我有一个函数来拟合一个分布，并返回一个由分发名、均值、sd等组成的向量。我正在测试几个发行版，但我不能依赖gofstat()，因为当有太多的零需要考虑时，它就会发疯。因此，我必须对几个变量进行手工AIC比较，确定哪些变量实际上属于"fitdist“类，并以最低的AIC返回变量的名称。一旦我有了它，我计算平均值，sd等，然后返回。FALSE)fg <-
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我在R中运行了一些GLM模型，这些数据与我正在做的喂养试验有关。我用两个预测因子来回归我感兴趣的变量:一个因素有三个层次，一个是连续变量。我想比较每个因素级别的截获量，以确定它们是否不同。为此，我编写了一个函数(在下面的可复制代码中称为interceptCompare )，它重新调整因子并更新模型，然后保存每个模型的结果。这是我快速完成所有截取的配对比较的方法。问题是，当我运行函数
浏览 0提问于2018-07-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我在R中建立了一个贝叶斯回归模型，并试图使用它来从训练集中不存在的记录X中进行预测。问题是，无论我如何改变X中的一个自变量的值，预测都是一样的！有人能解释一下如何使用贝叶斯回归模型进行预测吗？<- bic.glm(f = as.formula('freq_iso_chng2 ~ cpi_gasoline_proj + vhcl_age_proj + vhcl_sale_ltruck_
浏览 0提问于2020-03-22得票数 0
1回答
我使用glm()函数实现了一个模型，并将家庭分布指定为gamma：我知道，您可以将链接函数，如“标识”或“日志”应用于伽马分布。因此，我有两个问题：2)不同链接功能的目的是什么？我搞不懂他们对我数据<e
浏览 4提问于2019-08-29得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
