glm

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    Hosmer-Lemeshow在Python中的Fit測試的善良

    我估計在python glm。我如何執行Hosmer-Lemeshow善良 這個模型在python中的適合性測試？
    python design-patterns glm 2016-10-30

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    MCMCglmm二項式模型

    我想用R包MCMCglmm來估計一個二項式模型。該模型應包含一個截距和一個斜率 - 既作爲固定部分也作爲隨機部分。我該如何指定一個可接受的prior？ （請注意，here is a similar question，但在更復雜的設置。） 假設數據具有以下形式： y x cluster 1 0 -0.56047565 1 2 1 -0.23017749 1 3 0 1.55870831
    r glm mixed-models mcmc 2016-11-15

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    MCMCglmm中「特質」的含義

    像this post我在努力處理MCMCglmm的符號，尤其是trait的含義。我的代碼IST以下 library("MCMCglmm") set.seed(123) y <- sample(letters[1:3], size = 100, replace = TRUE) x <- rnorm(100) id <- rep(1:10, each = 10) dat <- data.f
    r glm categorical-data multi-level mcmc 2016-09-28

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    如何忽略由因子參考細胞編碼引入的線性相關變量

    假設我有一個包含兩個分類預測變量（a，b）和一個二元目標（y）變量的數據集。 > df <- data.frame( > a = factor(c("cat1","cat2","cat3","cat1","cat2")), > b = factor(c("cat1","cat1","cat3","cat2","cat2")), > y = factor(c(T,F,T,F,T)) >)
    r glm 2016-11-17

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    自定義鏈接功能適用於GLM但不mgcv GAM

    道歉，如果答案是顯而易見的，但我花了相當長的一段時間，試圖在mgcv.gam 總之使用自定義鏈接功能， 我想用從包psyphy（我想用psyphy.probit_2asym，我把它叫做custom_link）改性概率鏈接 我可以創建此鏈接{統計}家庭對象和的「家庭」的說法用它GLM。 m <- glm(y~x, family=binomial(link=custom_link), ...) 爲{m
    r regression glm gam mgcv 2016-09-30

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    glm函數沒有采取正確的數據集

    我剛剛開始學習R和處理有1470個案例的數據集。數據集的名稱是ABC。使用as.factor，我已將分類變量轉換爲因子。 Dept_1 <- as.factor(ABC$Dept) Education_1 <- as.factor(ABC$Education) BusinessTravel_1 <- as.factor(ABC$BusinessTravel) 之後，我已經將數據集分割爲列車
    r glm 2016-11-21

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    使用非整數與整數：使用非整數的警告，但模型不會整數運行

    我在運行負二項模型時遇到了一些麻煩。基本上，我有一個包含動物數量的數據集。然而，這種努力是不同的，因此我可以計算每天的動物比率。我用相當大的數據集（> 100000個觀察值）來做這件事。我很驚訝，我找不到涵蓋我的問題的其他主題，如果您知道的話：會有所幫助！ 當試圖將模型擬合到我的數據時，我遇到了一些問題。要麼我運行率 ​​ ，然後負二項式模型，我得到以下警告消息： >Warning message
    r glm 2016-11-21

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    R：我如何從幾個GLM的輸出輸出中創建一個不錯的結果表（sjPlot）？

    親愛的Stackoverflow社區 我正在R的研究中，我正在做不同家屬的幾項二項邏輯迴歸。這些分析只需稍做改動即可重複進行，我將與我的同事分享結果，最好以漂亮的表格分析結果，而不是混亂的R結果。如果我只做了幾次，我可以做所有的分析作爲單一的迴歸，然後用sjt.glm來製作漂亮的表格。雖然我一遍又一遍地進行這些類似的分析，但我正在使用lapply循環來加速和簡化這個過程。不幸的是，我無法使lapp
    r lapply glm sjplot 2016-11-23

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    R循環幫助：忽略一個觀察值並一次運行glm一個變量

    我有一個包含96個觀察值和1106個變量的數據框。 我想通過一次只留下一個進行邏輯迴歸。因此，對於第一組觀測值，總共有95個觀測值被刪除，第二組觀測值總共有95個觀測值，第二個觀測值被刪除，等等，以便有95組觀測值，每個觀測值有一個觀測值遺漏了。 此外，我想每次只對一個變量運行每組這些觀察值。對一個變量運行95個觀測值的迴歸後，我想提取p值（忽略截距p值）。 我已經可以一次一個地手動完成所有這些工
    r loops regression glm 2016-10-09

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    預測泊松迴歸

    的，我目前工作的一個數據集與模型 glm1 <- glm(FALL ~ GRP + AGE + SEX + offset(log(FU)), family=poisson, data=dat) 現在我需要做的瀑布量的預測在一年對於女性誰是控制小組。 我需要做predict函數，但我不知道如何。我試圖做幾件事，最後嘗試了這一點： levels(dat$GRP) levels(dat$SEX)
    r plot regression glm predict 2016-12-05
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