glm函数的参数family=Binomial
时间: 2023-06-18 20:04:54 浏览: 97
在广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)中,`family=Binomial` 表示响应变量是二元的,通常用于建立二元分类模型。在二元分类模型中,响应变量只有两个取值,例如成功或失败,生还或死亡,真或假等。二元分类模型可以使用逻辑回归(Logistic Regression)进行建模,而逻辑回归又是广义线性模型的一种特殊形式。在使用 `glm()` 函数进行建模时,可以将 `family=Binomial` 作为参数传入,以表明正在建立的模型是二元分类模型,从而使得模型的参数估计和假设检验等方面的统计推断更加精确和准确。
相关问题
分析以下五个模型参数差异Fit<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial())Fit2<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit3<-glm(formula=y~spell+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit4<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit5<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit6<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial()) Fit7<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial(cloglog))
这里提供一些比较这些模型参数差异的思路:
1. family参数的不同:这些模型中的family参数都是用于指定哪种广义线性模型,这里用的是binomial二项分布,不同的是在Fit2和Fit5中使用了cloglog作为link函数,这会影响模型的预测结果和参数解释。
2. formula参数的不同:formula参数用于指定模型公式,不同的因变量和自变量组合可能会导致不同的模型效果。例如,Fit3中使用的是spell作为因变量,而不是y,这也会导致与其他模型的不同。
3. factor参数的不同:在Fit4和Fit5中,timeInt参数被转换为因子变量,这会将其转换为一个分类变量,与其他模型的连续变量不同。Fit6和Fit7中则使用了-1的语法,用于删除因子变量的截距项。
4. 不同模型的解释:最后,不同的模型可能会有不同的参数解释。例如,Fit6和Fit7中没有截距项,这意味着模型中的所有因子都被当作了基础水平,这会影响系数的解释。
Fit2<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit3<-glm(formula=y~spell+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit4<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial()) Fit5<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)) Fit6<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial()) Fit7<-glm(formula=y~factor(timeInt)+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure-1, data=Unemployment, family=binomial(cloglog)分析这几个模型和刚刚提到的Fit模型之间的差异
这是一些使用不同模型拟合二元响应变量(y)的代码。这里使用的模型包括Fit2、Fit3、Fit4、Fit5、Fit6和Fit7。它们与之前提到的Fit模型的区别在于它们使用了不同的family参数(二项分布、cloglog函数等),以及不同的模型变量(包括与时间相关的变量的不同表示方法)。这些模型可能会产生不同的拟合结果和预测能力,因此需要进行比较和评估。