log-binomial
时间: 2023-11-08 22:04:13 浏览: 51
log-binomial是一种统计学中常用的模型,用于建模二项分布的对数。二项分布是一种离散概率分布,描述了在n个独立的、相同的试验中成功次数的概率分布。log-binomial模型通过对二项概率进行对数变换,可以使得模型更易于处理。
log-binomial模型的参数估计可以通过最大似然估计或广义线性模型来进行。在应用中,log-binomial模型常用于二分类问题,例如在医学研究中,用于建模疾病的发生与否。
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getwd() setwd( "/Users/jasmma/abl") zxb=read.csv("zxb111.csv") log<-glm(frail~age+txl+BMI+ag+tx+BM+address+sex+marriage+live+smoking+drink+exercise+education+primary+DM+HP+Hrart +Cero+com+pro+income+follow+depress+anxiety+RBC+Hb+HCT+fe+Ca+P+iPTH+alb+cr+bun+com1,family = binomial,data = zxb) summary(log) log.step<-step(log) summary(log.step) # ##############制作表格######## install.packages(c("stats", "MASS", "car", "tidyverse", "knitr", "kableExtra")) library(stats) library(MASS) library(car) library(tidyverse) library(knitr) library(kableExtra) kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% kable_styling(bootstrap_options = "hover", full_width = F) %>% column_spec(1, bold = T) %>% column_spec(4, color = "white", background = "steelblue") ############### 将结果转化为表格形式##### result <- data.frame( variable = names(log.step$coefficients)[-1], # 变量名称 beta = coef(log.step)[-1], # β系数 wald_stat = summary(log.step)$coefficients[-1, "z"], # Wald统计量 se = summary(log.step)$coefficients[-1, "Std. Error"], # 标准误差 or = exp(coef(log.step)[-1]), # 比值比 ci_low = exp(confint(log.step)[-1, 1]), # 置信区间下限 ci_high = exp(confint(log.step)[-1, 2]), # 置信区间上限 p_value = summary(log.step)$coefficients[-1, "Pr(>|z|)"] # P值 )
这段代码是进行 logistic 回归分析的,包括数据读入、模型拟合、模型选择以及结果展示等步骤。其中,使用step()函数进行模型选择,生成的模型结果通过summary()函数进行总结统计,并通过kable()和kableExtra()函数将结果转化为表格形式进行展示。最后,将结果保存到result数据框中。
考虑Y~Binomial(n,p),logit(p)=log(p/(1-p))=X.t*β,求解有关β的最大似然估计,用Scala语句实现
假设有一个数据集data,其中包含n个观测值和对应的二元响应变量Y和自变量X。则可以使用Scala中的spark.ml库中的LogisticRegression进行最大似然估计。
首先,需要将数据集转换为spark中的DataFrame格式,并使用VectorAssembler将自变量X转换为向量。
```
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.sql.functions._
val assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("X"))
.setOutputCol("features")
val dataDF = assembler.transform(data)
.withColumn("label", col("Y").cast("double"))
```
然后,可以初始化LogisticRegression模型,并使用fit方法进行模型拟合。
```
val lr = new LogisticRegression()
.setLabelCol("label")
.setFeaturesCol("features")
val lrModel = lr.fit(dataDF)
```
最终,可以使用lrModel的coefficients属性获取最大似然估计的β值。
```
val beta = lrModel.coefficients.toArray
```