一个信a用卡的数据,具体各项变量名以及变量名代表的含义不明(应该是出于保护隐私的目的),本文会用logit,GBM,knn,xgboost来对数据进行分类预测,对比准确率
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2023-05-31 07:09:07
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glm(Fitting Generalized Linear Models)帮助文档翻译简介Descriptionglm被用于拟合广义线性模型，特别是通过给出对线性预测子的符号描述以及对误差分布的描述用法Usageglm(formula, family = gaussian, data, weights, subset,
na.action, start = NULL, etastart,
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2023-09-04 10:25:33
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线性回归可能是数据分析中最为常用的工具了，如果你认为手上的数据存在着线性定量关系，不妨先画个散点图观察一下，然后用线性回归加以分析。下面简单介绍一下如何在R中进行线性回归。 一、回归建模 我们利用R语言中内置的trees数据，其中包含了Volume（体积）、Girth（树围）、Height（树高）这三个变量，我们希望以体积为因变量，树围为自变量进行线性回归。 plot(Volume~G
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2023-10-25 22:20:54
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标尺是ggplot2作图必需的元素，在《映射》一节提到了它的概念并简单进行了设置。在数据分析阶段，为避免陷入数据无关的垃圾坑，我们只需要设置映射，ggplot2自动配置合适的标尺并产生坐标和图例。这是ggplot2适合数据可视化分析的原因之一。在图形美化阶段，我们可以通过修改标尺改善图形外观。标尺设置一般不会对数据产生影响，但坐标轴标尺除外。 1 ggplot2修改标尺的函数有一大堆：
R语言中常用的字符串处理函数： （1）得到字符串长度：nchar()# 生成示范字符串 （2）剪切字符串：strsplit()# 对字符串进行剪切 （3） 得到子字符串：substr()# 得到子字符串 （4） 判断字符串中是否有某个字串:grepl()#
原创
2023-05-22 11:24:38
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一. 广义线性模型 R 中提供了拟合计算广义线性模型的函数 glm(), 命令如下:fitted.model <- glm(formula, family = family.generator, data = data.frame)其中 formula 是拟合公式, , family 是分布族, 即广义线性
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2024-01-05 19:22:37
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# R语言中的glm函数和predict函数详解
## 1. 简介
在R语言中，glm函数和predict函数是两个非常重要的函数，用于进行广义线性模型的拟合和预测。广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）是一种统计模型，在许多实际应用中具有广泛的应用。在本文中，我们将介绍glm函数和predict函数的用法，并通过示例代码来展示它们的具体操作。
## 2.
# 深入理解 R 语言 glm 函数中的 subset 参数
在统计学习和数据分析中，R语言是一个强大而灵活的工具。其 `glm` （广义线性模型）函数能够处理各种类型的数据，并提供强大的建模功能。在使用 `glm` 函数时，`subset` 参数常常能帮助我们更好地控制模型的拟合范围。本文将深入探讨 `glm` 函数的 `subset` 参数，并通过代码示例来演示其使用方法。
## 什么是
摘要: 仅用于记录R语言学习过程：内容提要：描述性统计；t检验；数据转换；方差分析；卡方检验；回归分析与模型诊断；生存分析；COX回归写在正文前的话，关于基础知识，此篇为终结篇，笔记来自医学方的课程，仅用于学习R的过程。正文： 描述性统计n 如何去生成table1 用table()函数，快速汇总频数u 生成四格表：table(行名，列名)> table(t
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2023-08-28 21:27:48
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# R语言 glm 幂函数拟合
## 引言
广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）是统计学中一种常用的回归分析方法，它可以描述因变量和自变量之间的关系，包括线性和非线性的关系。GLM可以通过选择不同的链接函数和误差分布来适应各种数据类型，包括连续型、二项分布、泊松分布等。在R语言中，`glm()`函数提供了方便的接口来构建广义线性模型，并进行模型拟合和预测
原创
2023-11-26 08:18:29
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glog的简单入门，glog虽然在配置参数方面比较麻烦，但是在小规模程序中，由于其简单灵活，也许会有优势。glog 是google的开源日志系统，相比较log4系列的日志系统，它更加轻巧灵活，而且功能也比较完善。 结合之前看的一些资料， 这里简单对其做个简介。 1，
最新版本：0.3.1 http://code.google.com/p/google-g
广义线性模型理论部分取自《R语言实战》： 当因变量结果为计数型变量(非负有限值)、二值变量或多分类变量时进行适用广义线性模型。 标准线性模型中假设y符合正态分布，而广义线性模型使用连接函数，将Y为正态分布的假
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2023-09-22 07:52:28
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# 如何使用R语言的glm函数解决实际问题
在数据分析中，我们往往需要构建统计模型来预测和解释变量之间的关系。R语言中有一个强大的函数——`glm()`，用于拟合广义线性模型（Generalized Linear Model）。在本篇文章中，我们将通过一个实际示例来探讨如何使用`glm()`函数，并理解其背后的逻辑。
## 背景介绍
假设我们有一家在线商店的销售数据，目标是预测客户是否会购买
# 计算交互效应：使用R语言的glm函数
## 介绍
在统计学中，交互效应是指两个或多个自变量之间相互作用产生的效果。在线性模型中，可以使用glm函数来计算交互效应。本文将介绍如何使用R语言的glm函数来计算交互效应，包括代码示例和流程图。
## 线性模型和glm函数
在线性模型中，通常使用glm函数（Generalized Linear Models）来拟合数据并进行统计分析。glm函数
R语言广义线性模型glm()函数 glm(formula, family=family.generator, data,control = list(…)) formula数据关系，如y~x1+x2+x3 family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。 常用的family：binomal(link=’logit’) —-响应变量服从二项分布，连接函数
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2023-06-08 20:47:49
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## 用R语言进行lognormal分布的广义线性模型(GLM)分析
在统计学中，lognormal分布是一种常见的连续概率分布，通常用于描述正偏态分布的数据。在R语言中，我们可以使用广义线性模型（GLM）来对lognormal分布的数据进行分析。
### 什么是广义线性模型(GLM)?
广义线性模型是一种统计学上的建模方法，用于描述因变量和自变量之间的关系。与线性回归模型不同，GLM可以处
广义线性回归是一类常用的统计模型，在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑回归和泊松回归为例，讲解如何在R语言中建立广义线性模型。在R语言中我们通常使用glm()函数来构建广义线性模型，glm实际上是generalized linear model(广义线性模型)的首字母缩写，它的具体形式如下所示：glm(formula, family=familytype(link=linkfunction)
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2023-06-12 18:54:15
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广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态的因变量分析广义线性模型拟合形式：$$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$
$g(\mu_\lambda)为连接函数$. 假设响应变量服从指数分布族中某个分布(不仅仅是正态分布)，极大扩展了标准线性模型，模型参数估计的推导依据是极大似然估计，而非最小二乘法.
可以放松Y为正态分布的假设
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2023-11-22 15:34:29
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## 实现glm模型 vif R语言的步骤
### 1. 载入所需的库
在开始之前，我们首先需要载入一些必要的R包，这些包将帮助我们实现glm模型和计算vif值。以下是需要载入的包：
```R
library(car) # 用于计算vif值
library(MASS) # 用于拟合glm模型
```
### 2. 准备数据集
接下来，我们需要准备一个数据集来进行glm模型拟合和vif值计算
原创
2023-09-09 14:11:57
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# 如何用R语言的plot函数加注释
在数据分析和可视化过程中，我们经常需要在图表中添加注释来帮助读者更好地理解图表的含义。R语言提供了plot函数来绘制各种类型的图表，同时也提供了一些方法来在图表中添加注释。在本文中，我们将介绍如何使用plot函数来加注释，并通过一个实际问题的案例来演示这个过程。
## 实际问题
假设我们有一组销售数据，我们想要绘制一个柱状图来展示每个月的销售额，并在图中
