glm

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    SAS中的分数logit模型

    制度上限制使用SAS（是的，我知道）。我有一个在Stata/R中运行的基本规范没有问题：分数逻辑模型（Papke Wooldridge 1996）。这是一个具有二项分布假设和logit连接函数的GLM。数据上下文是单位间隔百分比数据中的固定时间序列。 在Stata这是很容易为 glm Y X, family(binomial) link(logit) R中运行它是 aModel <- glm(
    sas stata glm 2017-09-12

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    R glm为不同类型的相同分类变量生成不同的p值

    我正在使用glm生成模型拟合。我的数据混合了整数变量和分类变量。分类变量采用代码的形式，因此是数据中的整数类型。最初，当我尝试生成模型时，我按原样传递了整数格式的分类变量并获取了模型。我正在查看p值来检查一次是否显着，并注意到一些我并不期望的变量是显着的。 这是当意识到可能是整数表中的分类变量形式创建一些问题。所以就像代码3可能比代码1更重要（不确定这一点，如果有人可以确认这个这将是很好的）。在做
    r for-loop model data.table glm 2017-10-05

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    逻辑回归R预测：没有行错误

    我想使用预测函数来预测逻辑回归的值，我得到的行数不正确。此问题已被询问 R Warning: newdata' had 15 rows but variables found have 22 rows 我试过了这个方法，但我仍然得到错误。下面是代码 # Split as training and test sets train_idx <- trainTestSplit(adult,trainP
    r glm predict 2017-10-10

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    R：bestglm中的错误 - 错误if（any（Column1Test））stop（“1的列不能使用！拦截总是包含在内）”

    我试图运行bestglm命令，但得到错误消息 错误，如果（任何（Column1Test））停止（ “1的列不能用于拦截总是包含！”）：缺少值，其中TRUE/FALSE需要 以下是bestglm函数的错误消息的源代码： #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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    当使用GLM lambda搜索进行交叉验证时，您需要注意什么？

    关于h2o.glm lambda search not appearing to iterate over all lambdas，我读到这个问题，抱怨lambda太高;他们试图设置early_stopping=F，希望能解决这个“bug”。 是不是原来的行为是一个功能，而不是一个错误？如果这是正确的，那么当使用GLM进行交叉验证时，您应始终使用early_stopping=T，否则交叉验证的错误
    glm cross-validation h2o 2017-08-29

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    在R中汇总个体级别的glm-fit

    在R中我使用二项因变量拟合个人级别数据的GLM（logit）。 但是，我想绘制一个聚合水平上的拟合（即在y轴上的成功百分比）。既要绘制已实现数据的分散（聚合）和回归线，最简单的方法是什么？ 我已经尝试过使用stat_smooth（）的ggplot，但是如果我在聚合级别上进行分散，那么glm也将适用于此聚合级别。 library(datasets) data(mtcars) fit <- glm
    r plot ggplot2 dplyr glm 2017-08-30

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    最佳结构 - 3个因素用1纵向

    我想进行重复测量分析/纵向数据到以下问题： “有在的区域被分析的16个树和在B地区有16个。在每个地区，冬季分析8棵树，夏季分析8棵树，但它们不是同一棵树。考虑到在对每棵树直径五个不同深度的starch's知觉。” 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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    改性负二项式GLM在Python

    软件包pymc3和statsmodels可以在Python处理负二项式GLMS如图here： E（Y）= E ^（beta_0 +西格玛（X_I * beta_i）） 在哪里X_i s是我的预测变量，Y是我的因变量。有没有办法强制我的变量（例如X_1）具有beta_1=1，以便算法优化其他系数。我愿意同时使用pymc3和statsmodels。谢谢。
    python glm statsmodels pymc3 2017-10-19

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    使用Bebber等2007找到估计的总物种和该数字上的置信区间

    我的问题是统计和R相关的混合。我试图从Bebber等人实现一个模型。 （使用发现曲线预测未知物种的数量）来估计我的数据集中未发现物种的总数（通过查找物种的预期总数）以及围绕预测物种总数的置信区间。 （St）= k（Ntot-Nt-1）给出了物种总数的估计值，它是通过拟合St对Nt-1（具有quasipoisson误差）的glm计算得到的，其中St是每年的物种数量，Nt-1是前一年的累计物种数量，k
    r glm confidence-interval 2017-09-22

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    不同的结果

    为什么我得到 summary(lm(mpg~horsepower + I(horsepower^2),data = Auto))$coef 和 summary(lm(mpg∼poly(horsepower,2) ,data=Auto))$coef PS不同的结果：我练的ISLR
    r glm lm 2017-09-23
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