glm

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    SAS中的分數logit模型

    制度上限制使用SAS（是的，我知道）。我有一個在Stata/R中運行的基本規範沒有問題：分數邏輯模型（Papke Wooldridge 1996）。這是一個具有二項分佈假設和logit連接函數的GLM。數據上下文是單位間隔百分比數據中的固定時間序列。 在Stata這是很容易爲 glm Y X, family(binomial) link(logit) R中運行它是 aModel <- glm(
    sas stata glm 2017-09-12

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    R glm爲不同類型的相同分類變量生成不同的p值

    我正在使用glm生成模型擬合。我的數據混合了整數變量和分類變量。分類變量採用代碼的形式，因此是數據中的整數類型。最初，當我嘗試生成模型時，我按原樣傳遞了整數格式的分類變量並獲取了模型。我正在查看p值來檢查一次是否顯着，並注意到一些我並不期望的變量是顯着的。 這是當意識到可能是整數表中的分類變量形式創建一些問題。所以就像代碼3可能比代碼1更重要（不確定這一點，如果有人可以確認這個這將是很好的）。在做
    r for-loop model data.table glm 2017-10-05

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    邏輯迴歸R預測：沒有行錯誤

    我想使用預測函數來預測邏輯迴歸的值，我得到的行數不正確。此問題已被詢問 R Warning: newdata' had 15 rows but variables found have 22 rows 我試過了這個方法，但我仍然得到錯誤。下面是代碼 # Split as training and test sets train_idx <- trainTestSplit(adult,trainP
    r glm predict 2017-10-10

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    R：bestglm中的錯誤 - 錯誤if（any（Column1Test））stop（「1的列不能使用！攔截總是包含在內）」

    我試圖運行bestglm命令，但得到錯誤消息 錯誤，如果（任何（Column1Test））停止（ 「1的列不能用於攔截總是包含！」）：缺少值，其中TRUE/FALSE需要 以下是bestglm函數的錯誤消息的源代碼： #Test if there is a column of 1's in X. #Only do this test if: #1) X contains at least on
    r glm 2017-08-24

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    當使用GLM lambda搜索進行交叉驗證時，您需要注意什麼？

    關於h2o.glm lambda search not appearing to iterate over all lambdas，我讀到這個問題，抱怨lambda太高;他們試圖設置early_stopping=F，希望能解決這個「bug」。 是不是原來的行爲是一個功能，而不是一個錯誤？如果這是正確的，那麼當使用GLM進行交叉驗證時，您應始終使用early_stopping=T，否則交叉驗證的錯誤
    glm cross-validation h2o 2017-08-29

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    在R中彙總個體級別的glm-fit

    在R中我使用二項因變量擬合個人級別數據的GLM（logit）。 但是，我想繪製一個聚合水平上的擬合（即在y軸上的成功百分比）。既要繪製已實現數據的分散（聚合）和迴歸線，最簡單的方法是什麼？ 我已經嘗試過使用stat_smooth（）的ggplot，但是如果我在聚合級別上進行分散，那麼glm也將適用於此聚合級別。 library(datasets) data(mtcars) fit <- glm
    r plot ggplot2 dplyr glm 2017-08-30

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    最佳結構 - 3個因素用1縱向

    我想進行重複測量分析/縱向數據到以下問題： 「有在的區域被分析的16個樹和在B地區有16個。在每個地區，冬季分析8棵樹，夏季分析8棵樹，但它們不是同一棵樹。考慮到在對每棵樹直徑五個不同深度的starch's知覺。」 tree Region season depth starch 1 A W 1 0.07 1 A W 2 0.10 1 A W 3 0.13 1 A
    r glm lme4 mixed-models usage-statistics 2017-10-19

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    改性負二項式GLM在Python

    軟件包pymc3和statsmodels可以在Python處理負二項式GLMS如圖here： E（Y）= E ^（beta_0 +西格瑪（X_I * beta_i）） 在哪裏X_i s是我的預測變量，Y是我的因變量。有沒有辦法強制我的變量（例如X_1）具有beta_1=1，以便算法優化其他係數。我願意同時使用pymc3和statsmodels。謝謝。
    python glm statsmodels pymc3 2017-10-19

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    使用Bebber等2007找到估計的總物種和該數字上的置信區間

    我的問題是統計和R相關的混合。我試圖從Bebber等人實現一個模型。 （使用發現曲線預測未知物種的數量）來估計我的數據集中未發現物種的總數（通過查找物種的預期總數）以及圍繞預測物種總數的置信區間。 （St）= k（Ntot-Nt-1）給出了物種總數的估計值，它是通過擬合St對Nt-1（具有quasipoisson誤差）的glm計算得到的，其中St是每年的物種數量，Nt-1是前一年的累計物種數量，k
    r glm confidence-interval 2017-09-22

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    不同的結果

    爲什麼我得到 summary(lm(mpg~horsepower + I(horsepower^2),data = Auto))$coef 和 summary(lm(mpg∼poly(horsepower,2) ,data=Auto))$coef PS不同的結果：我練的ISLR
    r glm lm 2017-09-23
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