glm

-2зной

1ответ

error(): что я могу сделать, если одна переменная существует в данных обучения, но не в данных прогнозирования?

У меня есть учебные набор данных ниже переменных str(PairsTrain) 'data.frame': 1495698 obs. of 4 variables: $ itemID_1 : int 1 4 8 12 15 19 20 20 22 26 ... $ itemID_2 : int 4112648 1

r regression glm lm predict 2016-06-04

---

0зной

1ответ

Вычислить кривую AUC для ответов в форме cbind (Count_1, Count_0)

Я обучил биномиальную модель, используя glm(Xtrain, ytrain, formula='cbind(Response, n - Response) ~ features', family='binomial'), где ytrain - матрица отклика со столбцами счетчиков (да), counts (no

r glm cross-validation auc 2016-06-08

---

3зной

1ответ

logLik.lm(): Почему R использует (p + 1) вместо p для степени свободы?

Я пытаюсь понять результаты AIC/BIC в R. По какой-то причине R добавляет 1 к числу оцениваемых параметров. Следовательно, R использует другую формулу, чем 2 * p - 2 * logLik (в гауссовском случае logL

r regression glm lm information-theory 2016-06-20

---

1зной

1ответ

Что на самом деле делает expect.glm (, type = "terms")?

Я смущен с путём predict.glm функция в R работает. Согласно помощи, Опция «Термины» возвращает матрицу, дающий подогнанные значения каждого члена в формуле модели на линейной шкале предсказателя. Таки

r regression glm lm predict 2016-06-22

---

3зной

1ответ

Использование lm(), nls() (и glm()?) Для оценки темпов роста населения в модели роста мальтузианцев

Мой вопрос связан с оценкой темпа роста населения в Malthusian growth model. В качестве примера игрушки, рассмотрим игрушечный набор данные df: structure(list(x= c(0L, 24L, 48L, 72L, 96L, 120L, 144L,

r regression glm lm nls 2016-06-23

---

4зной

1ответ

glmer В.С. Jags: разные результатов в секущих-только иерархической модель

Зубцов У меня есть перехватывающая-только логистическая модель в Зубцах, определяются следующим образом: model{ for(i in 1:Ny){ y[i] ~ dbern(mu[s[i]]) } for(j in 1:Ns){ mu[j] <- ilogit(b0

r glm hierarchical jags 2016-06-23

---

0зной

1ответ

предсказывали вероятность использования логистической регрессии в R равен 1

У меня есть простая модель GLM выглядит как: glm.fit=glm(Retention2~Email+Pay.method, data=train, family = binomial) Все DV и капельницы являются категориальными переменными с двумя уровнями. Исход

r probability glm 2016-06-27

---